Едновременна локализация и картографиране
Едновременната локализация и картографиране (Simultaneous Localization and Mapping, SLAM) е проблемът за осигуряване на мобилен робот да изгради карта на своята среда, като същевременно определя собственото си местоположение в тази карта, използвайки неточни сензорни измервания. Формулиран от Durrant-Whyte и Bailey през 2006 г., SLAM е фундаментален за автономната роботика, позволявайки на роботите да навигират и изследват непознати среди без предварителни карти или външни системи за позициониране.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Източници
- Durrant-Whyte, H., & Bailey, T. (2006). Simultaneous localization and mapping (SLAM): Part I. IEEE Robotics & Automation Magazine, 13(2), 99-110. DOI: 10.1109/MRA.2006.1638022 ↗
- Thrun, S., Burgard, W., & Fox, D. (2005). Probabilistic Robotics. MIT Press. link ↗
- Dellaert, F., & Kaess, M. (2012). Square root SAM: Simultaneous localization and mapping via square root factor graphs. International Journal of Robotics Research, 25(12), 1181-1203. link ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Simultaneous Localization and Mapping. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/control-theory/simultaneous-localization-and-mapping
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Разширен Калманов филтърТеория на управлението↔ compare
- Частицов филтър (последователен Монте Карло)Бейсови методи↔ compare
- Unscented Kalman FilterТеория на управлението↔ compare
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →