Simultano lokaliziranje i mapiranje
Simultano lokaliziranje i mapiranje (SLAM) problem je omogućavanja mobilnom robotu da izgradi kartu svog okruženja istovremeno određujući vlastitu lokaciju unutar te karte pomoću nepreciznih mjerenja senzora. Formuliran od strane Durrant-Whytea i Baileyja 2006. godine, SLAM je temelj autonomne robotike, omogućavajući robotima navigaciju i istraživanje nepoznatih okruženja bez prethodnih karata ili vanjskih sustava za pozicioniranje.
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Simultaneous Localization and Mapping. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/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.
- Prošireni Kalmanov filtarTeorija upravljanja↔ compare
- Particle Filter (Sequential Monte Carlo)Bayesovska statistika↔ compare
- Unscented Kalman FilterTeorija upravljanja↔ compare
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →