Рассмотрен подход к созданию геометрических векторных моделей для описания окружающего пространства. В совокупности данные модели образуют карту местности, на основе которой могут решаться задачи локализации робота, а также задачи управления движением. Также векторные модели предоставляют дополнительную возможность распознавания объектов по их геометрическим характеристикам. Это достигается благодаря инвариантным характеристикам моделей относительно движений объекта (робота) в пространстве. Функциональная особенность метода связана с обработкой вторичных данных на основе кусочно-линейной аппроксимации контуров, выделяемых из образов окружающего пространства. Такой подход допускает применение сенсорных систем, основанных на различных физических принципах работы. Описаны алгоритмы последовательного уточнения моделей объектов и адаптивной статистической оценки результатов, которые гарантируют достоверность выстраиваемой карты.

The article discusses an approach to creating vector geometric models for environment representation. In conjunction these models form a hierarchical map of some area. The problems of a mobile robot's localization and motion control can be solved using these structures. Moreover, vector models provide an additional opportunity for recognizing objects by their geometric characteristics. This is achieved by the invariant features of the model with respect to the motions of the object (robot) in space. A functional feature of the method is processing the secondary data based on a piecewise linear approximation of the edges allocated from the images of the surrounding space. This approach allows to use sensors based on different physical principles of operation. The algorithms of successive refinement of object models and adaptive statistical evaluation of the results are described. These algorithms guarantee the precision of the designed map.