Vienlaicīga lokalizācija un kartēšana
Vienlaicīga lokalizācija un kartēšana (SLAM) ir problēma, kurā mobilajam robotam ir jāizveido vides karte, vienlaikus nosakot savu atrašanās vietu šajā kartē, izmantojot trokšņainus sensoru mērījumus. SLAM, ko 2006. gadā formulēja Durrant-Whyte un Bailey, ir fundamentāla autonomajai robotikai, ļaujot robotiem navigēt un izpētīt nezināmas vides bez iepriekšējām kartēm vai ārējām pozicionēšanas sistēmām.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Simultaneous Localization and Mapping. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/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.
- Pagarinātais Kalmana filtrsVadības teorija↔ compare
- Particle Filter (Sequential Monte Carlo)Bajesa metodes↔ compare
- Nestlais Kalmana filtrs (UKF)Vadības teorija↔ compare
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →