Seguimos con las entradas del minicurso Robótica: Navegación autónoma by Gorka @gazkune
Una de las tareas mas importantes de la robótica es percibir el entorno. Como ya hemos visto en entradas anteriores, para eso los robots utilizan los sensores. Por un lado, los sensores permiten a los robots obtener información de sus alrededores, pero también les permiten saber sobre su propio estado. Este ultimo caso quedo ilustrado con la explicación de la odometría y los encoders.
Pues bien, siempre que utilizamos sensores no podremos escaparnos de la incertidumbre. Los sensores realizan mediciones que ni son siempre las mismas para las mismas condiciones, ni son totalmente precisas. A cada medición que realizamos ha de asociársele cierta incertidumbre. En el caso de la odometría, quedó bastante claro que las lecturas provenientes de los encoders no eran fiables del todo. Pero la cosa va más allá. La incertidumbre no solo se da para las mediciones, sino también para las acciones. Si yo comando a una rueda que vaya a una velocidad de x m/s, he de asumir que la rueda no podrá ejecutar mi comando con total precisión.
Entonces, la pregunta es obvia: ¿podemos hacer algo para eliminar o mitigar esa incertidumbre? En esta entrada no responderemos a esa pregunta. Mas bien, intentaremos explicar como podemos modelar esa incertidumbre para el movimiento y para las mediciones. Partiremos de la premisa de que un robot que es consciente de la incertidumbre que le rodea, es un robot con mayor potencial.
Por lo tanto, en las secciones que vienen veremos dos grupos de modelos importantes para la navegación autónoma: los modelos de movimiento y los modelos de medición. Estos modelos son modelos probabilísticos. Al tener incertidumbre tanto en las medidas como en las acciones, ya no nos preguntaremos por la posición del robot, sino que intentaremos averiguar cual es la distribución de probabilidades de la posición del robot. En otras palabras, la pregunta será: ¿que probabilidad existe de que el robot se encuentre en posición 
?
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. Como os habréis dado cuenta, hay dos palabras clave en lo que llevamos de entrada: estimación y relativa.
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