El paper, titulado "An Improved Weighting Strategy for Rao-Blackwellized Probability Hypothesis Density Simultaneous Localization and Mapping", se basa en mejorar el rendimiento de un algoritmo de Localización y Mapeo simultáneos (SLAM) para aplicaciones robóticas móviles.
Según Keith Leung, "el algoritmo se basa en los Filtros de Partículas (PF) Rao-Blackwellisados (RB), pero difiere del enfoque común en robótica mediante el uso de conjuntos finitos aleatorios y sus hipótesis de densidad de probabilidad, en lugar de las densidades de probabilidad de vectores aleatorios".
"La principal contribución de este trabajo consiste en realizar una mejor aproximación matemática en una parte de la RB-PF, que nos permite mejorar bastante el rendimiento y la solidez del algoritmo SLAM", señaló el estudiante canadiense, quien ahora se encuentra realizando un estudio de post doctorado en el AMTC.
Este enfoque, llamado RB-RFS-SLAM, permitiría al robot generar mapas en su entorno incluso en presencia de falsas mediciones o confusión en la asociación de los datos. Esto implicaría además la capacidad de localizar al robot con mayor precisión y menos posibilidades de fallas en aplicaciones autónomas del mundo real con las mediciones de sensores imperfectos.
Por su parte, el co autor y académico del Departamento de Ingeniería Eléctrica, Martin Adams, señaló que relacionado al paper ganador, han recientemente comenzado el proyecto Fondef multidisciplinario "Detección y caracterización de variables geo-metalúrgicas usando imágenes hiper espectrales", en donde están aplicando tecnologías afines para la detección automática y clasificación de rocas en minas, y así mejorar la eficiencia de los sistemas de extracción de rocas.
Además, Adams señaló que "en el dominio de la robótica, las tecnologías presentadas en este trabajo tienen potenciales aplicaciones en otras áreas de investigación, incluyendo la predicción de la actividad volcánica y la detección de planetas solares cercanos a la Tierra". Estos temas están siendo investigados por el Proyecto Anillo llamado "Centro de Investigación Multidisciplinario en Procesamiento de Señales".
