Machine learningMapping and Localization
同時自己位置推定と地図作成
同時自己位置推定と地図作成（SLAM）とは、移動ロボットが、ノイズの多いセンサー測定値を用いて、自身の位置を特定しながら、同時にその地図上での自己位置を決定する問題である。Durrant-WhyteとBaileyによって2006年に定式化されたSLAMは、自律ロボット工学の根幹をなし、ロボットが事前の地図や外部測位システムなしに未知の環境をナビゲートし探索することを可能にする。
手法の全文を読む
会員限定
ログイン無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Simultaneous Localization and Mapping. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/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 →