Simultaneous Localization and Mapping
Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) is the problem of enabling a mobile robot to build a map of its environment while simultaneously determining its own location within that map using noisy sensor measurements. Formulated by Durrant-Whyte and Bailey in 2006, SLAM is fundamental to autonomous robotics, enabling robots to navigate and explore unknown environments without prior maps or external positioning systems.
Källpost
Citat kopierade ordagrant från metodens källpost. Ingen verifiering på källnivå härleds från dem.
- 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. · URL
- 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. · URL
Kuraterade påståenden
Påståenden lagrade i bevisloggen, var och en med sin egen bedömning.
Denna vy hittar inte på en påståendebedömning när loggen saknar en.
Relaterade metoder
Genererade från metodgrafen och visade som maskinföreslagna relationer – inga bevispåståenden härleds.