Samanaikainen paikannus ja kartoitus
Samanaikainen paikannus ja kartoitus (SLAM) on ongelma, jossa liikkuva robotti rakentaa karttaa ympäristöstään ja määrittää samanaikaisesti oman sijaintinsa kartalla käyttäen kohinaisia anturimittauksia. Durrant-Whyten ja Baileyn vuonna 2006 muotoilema SLAM on autonomisen robotiikan perusta, jonka avulla robotit voivat navigoida ja tutkia tuntemattomia ympäristöjä ilman valmiita karttoja tai ulkoisia paikannusjärjestelmiä.
Lue koko menetelmä
Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Lähteet
- 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 ↗
Näin viittaat tähän sivuun
ScholarGate. (2026, June 3). Simultaneous Localization and Mapping. ScholarGate. https://scholargate.app/fi/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.
- Laajennettu Kalman-suodin (EKF)Säätöteoria↔ compare
- Partikkelisuodin (sekventiaalinen Monte Carlo)Bayesilainen tilastotiede↔ compare
- Unscented Kalman FilterSäätöteoria↔ compare
Huomasitko virheen tällä sivulla? Ilmoita siitä tai ehdota korjausta →