การสร้างแผนที่และการระบุตำแหน่งพร้อมกัน
การสร้างแผนที่และการระบุตำแหน่งพร้อมกัน (Simultaneous Localization and Mapping - SLAM) คือปัญหาในการทำให้หุ่นยนต์เคลื่อนที่สามารถสร้างแผนที่ของสภาพแวดล้อมไปพร้อมๆ กับการระบุตำแหน่งของตนเองภายในแผนที่นั้น โดยใช้การวัดค่าจากเซ็นเซอร์ที่มีความคลาดเคลื่อน SLAM ซึ่งถูกกำหนดรูปแบบโดย Durrant-Whyte และ Bailey ในปี 2006 เป็นพื้นฐานสำคัญของหุ่นยนต์อัตโนมัติ ทำให้หุ่นยนต์สามารถนำทางและสำรวจสภาพแวดล้อมที่ไม่รู้จักได้โดยไม่ต้องมีแผนที่ล่วงหน้าหรือระบบระบุตำแหน่งภายนอก
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- 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 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Simultaneous Localization and Mapping. ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.
- ตัวกรองคาลมานแบบขยายทฤษฎีการควบคุม↔ compare
- Particle Filter (Sequential Monte Carlo)เบย์↔ compare
- Unscented Kalman Filterทฤษฎีการควบคุม↔ compare