সিলতান স্থানীয়ীকরণ এবং ম্যাপিং (স্ল্যাম) একটি কৌশল যা রোবট এবং স্বায়ত্তশাসিত সিস্টেম ব্যবহার করে একটি অজানা পরিবেশ গঠন করে। এতে একই সময়ে এই মানচিত্রের মধ্যে অবস্থান নির্ধারণ করা হয়েছে। এই বিষয়ে নিশ্চিত করা মানচিত্রের অনিশ্চয়তার কথা বিবেচনা করা খুবই গুরুত্বপূর্ণ। এই প্রবন্ধটি সঠিক এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের ক্ষেত্রে গাণিতিক ভিত্তি পরীক্ষা করে পরীক্ষা করে দেখার জন্য এর প্রয়োগ করা হয়েছে।

এক অপ্রত্যাশিত ভিত্তি

মানচিত্রের তুলনার মূল গাণিতিক কাঠামোর মধ্যে রয়েছে অনিশ্চয়তার প্রতিপাদ্যম মডেল। এই মডেলগুলো রোবটের ভাবধারা এবং পরিবেশকে প্রতিনিধিত্ব করে, যা গাউসারিয়ান অনুমানকে প্রায়ই এই চুক্তির সঙ্গে সম্পর্কযুক্ত বলে মনে করা হয়।

LMAM প্রক্রিয়া দ্বারা এই পদ্ধতিগত অনিশ্চয়তার সৃষ্টি করে, যা সিস্টেমকে আস্থার সাথে যুক্ত একটি মানচিত্রের মাধ্যমে ধরে রাখার জন্য ব্যবহার করা হয়।

ম্যাপ অপূর্ণতা সম্পর্কিত ব্যবহারিক অ্যাপ্লিকেশন

এটা সেই মানচিত্রের শনাক্তিকরণ ক্ষেত্রে বেশ কিছু ব্যবহারিক সুবিধা প্রদান করে ।

এছাড়াও, পরিবেশকে পরিবেশগতভাবে সিদ্ধান্ত নেবার ক্ষেত্রে অনিশ্চয়তার হিসেব অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

ম্যাপ আনবিক পরীক্ষা করার জন্য টেকনেটিক

  • [[FLT] [F] manners] Mas:[FLT] অনুমানকৃত বৈশিষ্ট্য ও বিন্যাসের সমষ্টিকে চিহ্নিত করে ।
  • [[F] তথ্যের পরিমাপ করো...
  • [[F] পারমাণবিক পরিমাপ:[FLT] মানচিত্রের সামগ্রিক অনিশ্চয়তাকে গণনা করো ।
  • [[FLT]MOversagene:[[FFLT] অনিশ্চয়তা বিতরণের জন্য ব্যবহার করুন ।