Mapeamento semântico incremental com aprendizagem online e não-supervisionada

Abstract

A crescente inclusão de robôs móveis na vida cotidiana das pessoas, compartilhando espaço como agentes em diferentes atividades, tem dado impulso à criação de uma série de novas tecnologias compostas. Neste contexto, aparece o Mapeamento Semântico, que visa criar uma abstração ou representação do espaço em que um robô navega, a fim de proporcionar um meio para comum entendimento e comunicação entre estes robôs e seres humanos. Essa abstração é criada sob a forma de um mapa que agrega informações semânticas (isto é, informações que façam sentido para um ser humano em termos de comunicação) sobre o ambiente no qual o robô se encontra. Desta forma, esta dissertação introduz uma abordagem de Mapeamento Semântico incremental, com aprendizagem online e não-supervisionada, baseada em Mapas Auto-organizáveis (SOMs) de topologia variante no tempo. A abordagem se divide no módulo de mapeamento, o qual cria mapas topológicos de ambientes incrementalmente, enriquecidos com objetos reconhecidos como informação semântica determinante, e no módulo de categorização de lugares, dotado de um método de aprendizagem incremental, não-supervisionado, com treinamento online, baseado em SOM. Com o intuito de avaliar a viabilidade da abordagem, a mesma foi testada a partir de experimentos realizados com uma base dados reais, os quais demonstraram de forma promissora sua capacidade na aquisição incremental de mapas topológicos enriquecidos com informações semânticas e na categorização de lugares mapeados a partir destas informações.