Egyidejű lokalizáció és feltérképezés
Az egyidejű lokalizáció és feltérképezés (SLAM) azon probléma megoldása, amely lehetővé teszi egy mobil robot számára, hogy környezetéről egy terképet építsen, miközben egyidejűleg meghatározza saját helyzetét ezen a térképen zajos szenzoradatok felhasználásával. A Durrant-Whyte és Bailey által 2006-ban megfogalmazott SLAM alapvető a robotika autonómiája szempontjából, lehetővé téve a robotok számára, hogy előzetes térképek vagy külső pozicionáló rendszerek nélkül navigáljanak és ismeretlen környezeteket fedezzenek fel.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Módszertérkép
A rokon módszerek környezete — válasszon ki egy csomópontot a felfedezéshez.
Források
- 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 ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 3). Simultaneous Localization and Mapping. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/control-theory/simultaneous-localization-and-mapping
Melyik módszer?
Állítsa e módszert a hozzá legközelebb álló rokonai mellé, és olvassa őket egymás mellett — a könyvtár az asztalra teszi a könyveket; a választás az Öné.
- Kiterjesztett Kalman-szűrőIrányításelmélet↔ összehasonlítás
- A részecskeszűrő (szekvenciális Monte Carlo)Bayes-statisztika↔ összehasonlítás
- Szagtalan Kalman-szűrőIrányításelmélet↔ összehasonlítás
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →