একযোগে স্থানীয়করণ এবং মানচিত্রাঙ্কন
একযোগে স্থানীয়করণ এবং মানচিত্রাঙ্কন (Simultaneous Localization and Mapping - SLAM) হলো একটি চলমান রোবটকে তার পরিবেশের একটি মানচিত্র তৈরি করার পাশাপাশি ত্রুটিপূর্ণ সেন্সর পরিমাপ ব্যবহার করে সেই মানচিত্রের মধ্যে নিজের অবস্থান নির্ধারণ করার সমস্যা। Durrant-Whyte এবং Bailey ২০০৬ সালে এটি প্রণয়ন করেন। SLAM স্বায়ত্তশাসিত রোবোটিক্সের জন্য মৌলিক, যা রোবটকে পূর্ব-বিদ্যমান মানচিত্র বা বাহ্যিক অবস্থান নির্ণয় ব্যবস্থা ছাড়াই অজানা পরিবেশে চলাচল ও অন্বেষণ করতে সক্ষম করে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- 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 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Simultaneous Localization and Mapping. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/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.
- বর্ধিত কালম্যান ফিল্টারনিয়ন্ত্রণ তত্ত্ব↔ compare
- Particle Filter (Sequential Monte Carlo)বেইসীয়↔ compare
- Unscented Kalman Filterনিয়ন্ত্রণ তত্ত্ব↔ compare
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →