Se pretende que un robot móvil sea capaz de reconstruir un modelo tridimensional de su entorno reconociendo facetas geométricas de interés. Que sea capaz de realizar un aprendizaje autónomo de un entorno semiestructurado inicialmente desconocido, y que posteriormente sea capaz de realizar una navegación autónoma, proporcionando solamente el objetivo a alto nivel.

Para ello hay que realizar una integración sensorial inteligente: utilización de un nivel de granularidad mayor cuando haya necesidad de distinción fina del entorno (más costoso en tiempo), y un nivel de granularidad menor por defecto (más económico).

Se supone que el entorno del robot es semiestructurado, y desconocido. Las facetas geométricas a reconocer serían: planos (paredes, suelos, techos), paralelepípedos (cajas), cilindros (bidones), y aberturas en planos (puertas, ventanas).

Cualquier otro obstáculo u objeto detectado se clasificará como obstáculo desconocido.

El entorno nunca va a ser conocido con exactitud. Las medidas imprecisas obtenidas en el desplazamiento del robot real, así como la posible incertidumbre de la posición relativa del robot en el mundo (debido a posibles pérdidas de éste), y el conocimiento parcial del entorno, serán manejados con la representación y el razonamiento cualitativos.

A. López, F. Pla, J. Ribelles, Modelado 3D de escenas estructuradas mediante visión estereoscópica binocular. Aceptado en el Congreso Catalán de Inteligencia Artificial. Julio 2000.