Simultánní lokalizace a mapování
Simultánní lokalizace a mapování (SLAM) je problém umožňující mobilnímu robotu vytvořit mapu svého prostředí a zároveň určit svou polohu v této mapě pomocí nepřesných měření senzorů. SLAM, formulovaný Durrant-Whyte a Bailey v roce 2006, je základem autonomní robotiky, umožňuje robotům navigovat a prozkoumávat neznámá prostředí bez předchozích map nebo externích polohovacích systémů.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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 ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Simultaneous Localization and Mapping. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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.
- Rozšířený Kalmanův filtrTeorie řízení↔ compare
- Částicový filtr (sekvenční Monte Carlo)Bayesovská statistika↔ compare
- Neものový Kalmanův filtrTeorie řízení↔ compare
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →