Одночасна локалізація та картографування
Одночасна локалізація та картографування (SLAM) — це проблема, яка полягає в тому, щоб мобільний робот міг будувати карту свого середовища, одночасно визначаючи своє місцезнаходження в цій карті за допомогою шумних вимірювань датчиків. Сформульована Дюрантом-Вайтом і Бейлі у 2006 році, SLAM є фундаментальною для автономної робототехніки, дозволяючи роботам навігувати та досліджувати невідомі середовища без попередніх карт або зовнішніх систем позиціонування.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- 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 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Simultaneous Localization and Mapping. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/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.
- Розширений фільтр КалманаТеорія керування↔ compare
- Фільтр частинок (послідовний Монте-Карло)Баєсові методи↔ compare
- Безцентровий фільтр КалманаТеорія керування↔ compare
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →