Localizare și Cartografiere Simultană
Localizarea și Cartografierea Simultană (SLAM) este problema care permite unui robot mobil să construiască o hartă a mediului său, determinându-și simultan propria locație în cadrul acelei hărți, utilizând măsurători zgomotoase ale senzorilor. Formulat de Durrant-Whyte și Bailey în 2006, SLAM este fundamental pentru robotica autonomă, permițând roboților să navigheze și să exploreze medii necunoscute fără hărți preexistente sau sisteme externe de poziționare.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Surse
- 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 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 3). Simultaneous Localization and Mapping. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/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.
- Filtru Kalman ExtinsTeoria controlului↔ compare
- Filtrul particulelor (Monte Carlo secvențial)Bayesian↔ compare
- Filtru Kalman Nesecant (UKF)Teoria controlului↔ compare
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →