As estratégias de mapeamento utilizando múltiplos robôs móveis possuem uma série de vantagens quando comparadas àquelas estratégias baseadas em um único robô. As principais vantagens que podem ser elucidadas são: flexibilidade, ganho de informação e redução do tempo de construção do mapa do ambiente. No presente trabalho, um método de integração de mapas locais é proposto baseado em observações inter-robôs, considerando uma nova abordagem para a exploração do ambiente. Tal abordagem é conhecida como Sistema de Vigilância baseado na Modificação do Sistema Colônias de Formigas, ou IAS-SS. A estratégia IAS-SS é inspirada em mecanismos biológicos que definem a organização social de sistemas de enxames. Especificamente, esta estratégia é baseada em uma modificação do tradicional algoritmo de otimização por colônias de formiga. A principal contribuição do presente trabalho é a adaptação de um modelo de compartilhamento de informações utilizado em redes de sensores móveis, adaptando o mesmo para tarefas de mapeamento. Outra importante contribuição é a colaboração entre o método proposto de integração de mapas e a estratégia de coordenação de múltiplos robôs baseada na teoria de colônias de formigas. Tal colaboração permite o desenvolvimento de uma abordagem de exploração que emprega um mecanismo não físico para depósito e detecção de feromônios em ambientes reais por meio da elaboração do conceito de feromônios virtuais integrados. Resultados obtidos em simulação demonstram que o método de integração de mapas é eficiente, de modo que os ensaios experimentais foram realizados considerando-se um número variável de robôs móveis durante o processo de exploração de ambientes internos com diferentes formas e estruturas. Os resultados obtidos com os diversos experimentos realizados confirmam que o processo de integração é efetivo e adequado para executar o mapeamento do ambiente durante tarefas de exploração e vigilância do mesmo

The multiple robot map building strategies have several advantages when compared to strategies based on a single robot, in terms of flexibility, gain of information and reduction of map building time. In this work, a local map integration method is proposed based on the inter-robot observations, considering a recent approach for the environment exploration. This approach is based on the Inverse Ant System-Based Surveillance System strategy, called IASSS. The IAS-SS strategy is inspired on biological mechanisms that define the social organization of swarm systems. Specifically, it is based on a modified version of the known ant colony algorithm. The main contribution of this work is the fit of an information sharing model used in an mobile sensor network, adapting the method for mapping tasks. Another important contribution is the collaboration between the local map integration method and the multiple robot coordination strategy based on ant colony theory. Through this collaboration it is possible to develop an approach that uses a mechanism for controlling the access to pheromones in real environments. Such mechanism is based on the integrated virtual pheromones concept. Simulation results show that the map integration method is efficient, the trials are performed considering a variable number of robots and environments with different structures. Results obtained from several experiments confirm that the integration process is effective and suitable to execute mapping during the exploration task