- SEMINARIO - ICM-SLAM: una propuesta para modelar y resolver problemas SLAM con convergencia teórica

DISERTANTE: Dr. Javier Gimenez, del Instituto de Automática, USNJ - CONICET.
RESUMEN: El mapeo y localización simultanea (SLAM por su sigla en inglés) es el proceso mediante el cual un agente construye un mapa de su entorno a la vez que estima su posición en el mismo. Este problema puede abordarse como la optimización de la probabilidad conjunta entre la trayectoria del agente y el mapa. Debido a que esta optimización es generalmente inviable computacionalmente, en la Literatura se proponen diversas alternativas.
Desde mi llegada al INAUT he trabajado en este tema aplicando una temática ampliamente usada en el procesamiento de imágenes satelitales, la cual modela por medio de campos Markovianos y optimiza usando ICM (Iterated Conditional Modes).
En la presentación se explicará intuitivamente que es un Campo Markoviano y como puede usarse para modelar diversas variantes del problema SLAM. Posteriormente se mostrará como funciona el optimizador ICM. Para ilustrar lo expuesto se ejemplificará permanentemente recurriendo a las publicaciones que se realizaron en estos años.

La modalidad de presentación será mixta. Presencial en la Sala de Conferencias del INAUT y virtual siguiendo el link al pie.

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