Samtidig lokalisering og kartlegging
Samtidig lokalisering og kartlegging (SLAM) er problemet med å gjøre en mobil robot i stand til å bygge et kart over omgivelsene sine, samtidig som den bestemmer sin egen posisjon i dette kartet ved hjelp av støyende sensormålinger. SLAM, formulert av Durrant-Whyte og Bailey i 2006, er grunnleggende for autonom robotikk, og gjør det mulig for roboter å navigere og utforske ukjente omgivelser uten forhåndslagede kart eller eksterne posisjoneringssystemer.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Simultaneous Localization and Mapping. ScholarGate. https://scholargate.app/no/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.
- Utvidet KalmanfilterReguleringsteknikk↔ compare
- Partikkelfilter (sekvensiell Monte Carlo)Bayesiansk↔ compare
- Unscented Kalman FilterReguleringsteknikk↔ compare
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →