সম্প্রতি, SLAM সিস্টেমের মধ্যে গভীর শিক্ষার এক পদ্ধতি রয়েছে, যা সম্পূর্ণভাবে ব্যবহার করে SLAM সিস্টেমের উন্নতি এবং উন্নতির জন্য ।

বৈশিষ্ট্যের জন্য গভীর শিক্ষা

ডিপ মডেলদের মাধ্যমে তথ্য শেখার জন্য বিশেষ করে অসাংবিধানিক নেটওয়ার্ক (সিএনএনস) ব্যবহার করা হয় সেন্সরের ডাটা থেকে তথ্য সংগ্রহ করতে যেমন ছবি আর লিডআর স্ক্যান এর মাধ্যমে।

শিক্ষা গ্রহণ

চিত্র কল্পনার জন্য জ্যামিতির অ্যালগরিদমের উপর প্রচলিত SLSI নির্ভর করে। সেন্সর ইনপুট থেকে সরাসরি যাচাই করা, হাতে প্রস্তুতকৃত বৈশিষ্ট্য এবং চ্যালেঞ্জ পরিস্থিতির উন্নতির উপর নির্ভরতার উপর সরাসরি ভবিষ্যদ্বাণী করা যায়।

মানচিত্রের প্রতিনিধি এবং আপডেট

নিউররাল নেটওয়ার্ক বাস্তব সময়ে উপস্থাপনা তৈরি এবং আপডেট করা যায়। এই মডেলগুলো জটিল পরিবেশ সংক্রান্ত বিভিন্ন বিষয় শিখতে পারে, আরো সঠিক এবং বিস্তারিত মানচিত্রের মাধ্যমে, বিশেষ করে গতিশীল অথবা অস্ট্রিমূলক পরিবেশে।

চ্যালেঞ্জ এবং ভবিষ্যৎের গতিপথ

এই সীমাবদ্ধতা কাটিয়ে ওঠার জন্য আরও দক্ষ মডেল ও দক্ষ জ্ঞান শেখার কৌশল গড়ে তোলার প্রচেষ্টা করা হচ্ছে ।