Simultan Lokalisation og Mapping
Simultan Lokalisation og Mapping (SLAM) er problemet med at muliggøre for en mobil robot at opbygge et kort over sit miljø, samtidig med at den bestemmer sin egen placering inden for dette kort ved hjælp af støjfyldte sensormålinger. SLAM, formuleret af Durrant-Whyte og Bailey i 2006, er fundamental for autonom robotteknologi, idet den muliggør for robotter at navigere og udforske ukendte miljøer uden forudgående kort eller eksterne positioneringssystemer.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Simultaneous Localization and Mapping. ScholarGate. https://scholargate.app/da/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.
- Udvidet Kalman-filterReguleringsteknik↔ compare
- Partikelfilter (sekventiel Monte Carlo)Bayesiansk↔ compare
- Unscented Kalman FilterReguleringsteknik↔ compare
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →