A spanyolországi Miguel Hernández Egyetem kutatói egy mesterséges intelligencia alapú helymeghatározó rendszert fejlesztettek ki, amely segíti a robotokat abban, hogy gyorsan helyreálljanak a pozíciójuk elvesztéséből.

A „rabló robot” problémája jelentős kihívást jelent a robotikában, amikor egy autonóm robot hirtelen elveszíti a helymeghatározást, például amikor áthelyezik vagy leállítják. A spanyolországi Elche-i Miguel Hernández Egyetem kutatói létrehoztak egy új, mesterséges intelligencián alapuló helymeghatározó rendszert, amelyet MCL-DLF-nek (Monte Carlo Localization – Deep Local Feature) neveztek el, amely segít a robotoknak gyorsan helyreállni, még változó környezetben is. A rendszer a 3D LiDAR szkennelést kombinálja mélytanulási modellekkel, hogy azonosítsa a környezet releváns jellemzőit, és több pozícióhipotézist tartson fenn egyidejűleg. Ez lehetővé teszi a robotok számára, hogy az emberekhez hasonlóan tájékozódjanak, nagyobb szerkezeti elemeket használva egy általános terület meghatározására, és kisebb részleteket a pozíció finomítására. Az MCL-DLF robusztusnak bizonyul dinamikus környezetekben, folyamatosan frissített helymeghatározási becsléseket fenntartva, ami elengedhetetlen változó körülmények között, mint például szezonális változások vagy világítási variációk. Az egyetemi kampuszon végzett tesztek nagyobb pontosságot és következetesebb teljesítményt mutattak a hagyományos módszerekhez képest.