占据栅格：主动机器人感知的一种随机空间表示

本文概述了一种用于机器人感知、现实世界建模和导航的新框架，该框架使用一种称为占据栅格 (Occupancy Grid) 的空间信息随机 tessellated 表示。占据栅格是一种多维随机场模型，它维护空间晶格中每个单元占据状态的概率估计。采用随机传感器模型的贝叶斯估计机制，允许利用多视角、多传感器数据对占据栅格进行增量更新、多地图组合、决策制定，以及融合机器人和传感器位置的不确定性。我们提出了占据栅格框架的基础随机公式，并讨论了其在各种机器人任务中的应用。这些任务包括基于范围的映射、多传感器融合、路径规划与避障、机器人位置不确定性的处理、预编译地图的融入、几何表示的恢复以及其他相关问题。实验结果表明，占据栅格方法能生成稠密的世界模型，在传感器不确定性和误差下具有鲁棒性，并允许显式处理不确定性。它支持开发鲁棒且敏捷的传感器解释方法、增量发现过程以及来自多个源的信息组合。此外，结果说明机器人任务可以通过直接在占据栅格上执行的操作来解决，且这些操作与图像处理领域中的操作具有很强的相似性。