Machine learningMapping and Localization

מיפוי ומיקום סימולטניים

מיפוי ומיקום סימולטניים (SLAM) הוא הבעיה של איפשור רובוט נייד לבנות מפה של סביבתו תוך קביעת מיקומו העצמי במפה זו באמצעות מדידות חיישנים רועשות. SLAM, שנוסח על ידי Durrant-Whyte ו-Bailey בשנת 2006, הוא יסודי ברובוטיקה אוטונומית, ומאפשר לרובוטים לנווט ולחקור סביבות לא מוכרות ללא מפות קודמות או מערכות מיקום חיצוניות.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

מקורות

  1. 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
  2. Thrun, S., Burgard, W., & Fox, D. (2005). Probabilistic Robotics. MIT Press. link
  3. 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

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Simultaneous Localization and Mapping. ScholarGate. https://scholargate.app/he/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.

Compare side by side
ScholarGateSimultaneous Localization and Mapping (Simultaneous Localization and Mapping). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/control-theory/simultaneous-localization-and-mapping · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026