Table of Contents
বিভিন্ন ধরনের পর্যবেক্ষণ-পয়েন্ট (PnP) পদ্ধতি ব্যবহার করে একটি স্ব-শাসিত ন্যাভিগেশন সিস্টেমের (PnPP) অ্যালগরিদমটি ব্যবহার করা হয় পরিবেশ সম্পর্কে ৩ডি বিন্দুর সাথে পরিচিত একটি ক্যামেরার আপেক্ষিক অবস্থান এবং দিশাকে তুলনা করার জন্য। এই অ্যালগরিদমগুলো তাদের পরিবেশকে সঠিকভাবে বোঝার জন্য, সুনির্দিষ্ট আন্দোলন এবং বাঁধা এড়ানোর জন্য তাদের পরিবেশকে সঠিকভাবে বুঝতে, এবং রোবটকে সক্রিয় করে।
PnP অ্যালগোরিদমের মৌলিক
একটি চিত্রের সেটের সেটের একটি ক্যামেরা নির্ধারণ এবং তাদের সংশ্লিষ্ট দ্বিমাত্রিক প্রজেকশনের সমস্যার সমাধান করে একটি ক্যামেরাটির অবস্থান নির্ণয়ের সমস্যা সমাধান করতে PnPRD অ্যালগরিদমটি হলো ৩ডি পয়েন্টের সাহায্যে এই আবর্তন এবং অনুবাদকে তাদের চিত্র ২ডি পয়েন্টের সঙ্গে যুক্ত করা।
প্রচলিত শিক্ষা পদ্ধতি
পিএনপি সমস্যা সমাধান করতে বেশ কিছু অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয় যার মধ্যে রয়েছে পিএনপি-এর সমস্যা।
- [[F] python:[FOP][FR][FR]] ডাটা এনএন পি. পি. পি. পি., বাস্তব সময়ের অ্যাপ্লিকেশনের জন্য উপযুক্ত ।
- [[F] NOP:[FLT][FP] UniableP, সর্বনিম্ন ও অসংশোধনযোগ্য নয় এমন মামলাগুলো পরিচালনা করো ।
- [[FLT]RP:[FOFLT] RRP:[FFFOP] রোস্ত পিএনপি, আরো বস্তুগুলোর প্রতিরোধী।
- [[FLT] [FLT] - এর মাধ্যমে প্রযোজ্য পদ্ধতি:[FFLT] লেভেনবার্গ-মার্কেট এর মত, সংশোধন হিসেব অনুসারে।
স্বায়ত্ত্বশাসিত এ অ্যাপ্লিকেশন
স্বায়ত্তশাসিত এক পর্যায়ে, PnP অ্যালগরিদমগুলো স্থানীয়করণ, ম্যাপিং এবং বাঁধা চিহ্নিত কাজের জন্য ব্যবহৃত হয়।
প্রকৃত সময়ে পিএনপি সিস্টেমের ডিজিটাল অ্যালগরিদমের জন্য সঠিকতা এবং মেয়াদী দক্ষতা, সংযুক্তকারী পিএনপির অন্যান্য সেন্সর ডাটা, যেমন লিডআর বা জিপিএস, বিভিন্ন ধরনের পরিবেশে বংশানুক্রমিকতা এবং গ্রহণযোগ্যতা বৃদ্ধি করা এবং সেগুলোকে অপূর্ণ পরিবেশে ভারসাম্য বজায় রাখা প্রয়োজন।