Bản đồ phòng được xây dựng bằng cách sử dụng cảm biến Lidar để quét và tái tạo lại bản đồ trong khi robot di chuyển trong phòng. Bản đồ được xây dựng rất cơ bản, khiến việc phân tích của chúng ta trở nên dễ dàng hơn. Như trong hình 3.1, vùng màu trắng là vùng đất trơng mà robot có thể tự do di chuyển, vùng màu đen là vùng bị chiếm bởi vật cản như tường, bàn ghế, tủ,... là những vật cố định nơi mà robot không thể di chuyển tới, và cuối cùng là phần màu xám là khu vực chưa được robot khám phá. Bản đồ này sau khi được tạo ra sẽ được sử dụng với mục đích dẫn đường cho robot.
18
Để xây dựng được một bản đồ như trên, phương án được sử dụng phổ biến nhất hiện nay chính là SLAM. Robot có thể thực hiện được các gói phần mềm SLAM, sử dụng các thuật toán khác nhau dựa trên nền tảng ROS như Gmapping, Cartographer, Hector, Karto, tuy nhiên sử dụng phổ biến nhất vẫn là Gmapping. Với dữ liệu cảm biến laser quét 360o , robot vừa có thể tạo bản đồ, vừa có khả năng tự định vị mình trong bản đồ đó. Đối với thuật toán Gmapping, robot sử dụng bộ lọc của Rao- Blackwellized Particle Filter để tìm ra tọa độ gần với vị trí thực tế của robot trên bản đồ. Cách tiếp cận này sử dụng bộ lọc hạt trong đó mỗi hạt mang một bản đồ riêng lẻ của môi trường. Các hạt sau khi nhận được từ dữ liệu cảm biến, sẽ được gán cho một trọng số nhất định, sau q trình lấy mẫu lại, các hạt có trọng số cao hơn sẽ được giữ lại, các hạt có trọng số thấp hơn sẽ bị loại trừ, từ đó hạt có trọng số lớn nhất sẽ được chỉ định là vị trí hiện tại của robot. Q trình này diễn ra liên tục mỗi khi có dữ liệu từ cảm biến trả về, robot vừa định vị bản thân, vừa cập nhật bản đồ vào cơ sở dữ liệu tại cuối quá trình. Hình bên dưới thể hiện lưu đồ thuật tốn của Particle Filter cho quy trình vừa định vị vừa cập nhật bản đồ vào cơ sở dữ liệu.
19
Hình 3.3 biểu diễn quá trình quét và hiển thị bản đồ khi robot đang trong quy trình thiết lập bản đồ, như trong hình, các mũi tên đỏ sau quá trình lấy mẫu lại thì có xu hướng hội tụ về vị trí của robot trong thực tế, trong trường hợp này, nếu robot xoay quanh tại chỗ càng lâu, thì các mũi tên sẽ càng hội tụ, từ đó cho ra một tọa độ chính xác nhất.
Với chức năng vừa quét bản đồ vừa định vị này, robot có thể hồn tồn phù hợp với mục đích sử dụng trong việc di chuyển quanh khắp các mơi trường tĩnh, ít có vật cản chuyển động như con người. Nếu như có quá nhiều người xung quanh, dữ liệu định vị và hệ thống dẫn đường của robot có thể khơng được ổn định dẫn đến va chạm.
20