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La navegacin y la cartografa en interiores se han convertido recientemente en un importante campo de inters para los investigadores, ya que los sistemas mundiales de navegacin por satlite (GNSS) no suelen estar disponibles en el interior de los edificios. FootSLAM, un algoritmo SLAM (localizacin y mapeo simultneos) para peatones basado en mediciones de pasos, aborda el problema del mapeo y posicionamiento en interiores y puede proporcionar un posicionamiento preciso en muchos entornos interiores estructurados. En este artculo, investigamos cmo comparar los mapas FootSLAM a travs de dos mtricas de entropa. Dado que el FootSLAM colaborativo requiere la alineacin y combinacin de varios mapas FootSLAM individuales, tambin investigamos medidas que ayuden a alinear mapas que se solapan parcialmente. Distinguimos entre la entropa del mapa condicionada a la secuencia de poses de los peatones, que es una medida de la incertidumbre del mapa estimado, y la tasa de entropa de los pasos de los peatones condicionada al historial de poses y condicionada al mapa estimado. Dado que los mapas FootSLAM se construyen sobre una malla hexagonal, las mtricas de entropa y entropa relativa se derivan para el caso especial de los mapas de transicin hexagonales. La entropa nos ofrece una nueva perspectiva sobre el rendimiento del proceso de estimacin de mapas de FootSLAM.
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