গ্রাফ ভিত্তিক SLMA (ম্যাট্রিয়াল স্থানীয়াইজেশন এবং ম্যাপিং) রোবটবিদ্যায় ব্যবহার করা একটি মানচিত্র তৈরি করার পদ্ধতি। একই সাথে এটি একটি বস্তুর অবস্থান নির্ধারণ করে। এই পদ্ধতিটির মধ্যে দিয়ে রোবটের গাণিতিক ভিত্তির অবস্থান নির্ধারণ করা হয় গ্রাফ, পদ্ধতি, উদ্ভাবন এবং ধারণাটি কার্যকরীভাবে প্রয়োগ করা হয়। এই ধারণাটি কার্যকরী SamamamASam এর জন্য কার্যকর সূত্র প্রয়োগের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

SLAMAM-র মধ্যে চিহ্নিত গ্রাফের ভূমিকা

গ্রাফ ভিত্তিক SLMA এ পরিবেশ এবং রোবটরা নোড হিসেবে প্রতিনিধিত্ব করে, কিন্তু এগুলোর মধ্যে যে সীমারেখাগুলো রয়েছে সেগুলো হচ্ছে টরেন্ট এবং অম্রিকাল ডাটা থেকে নেওয়া। লক্ষ্য হলো, সমস্ত সমস্যাকে উন্নত করা, ক্ষুদ্র আকারের ত্রুটি, ক্ষুদ্র আকারের ত্রুটির মধ্যে দিয়ে তৈরি করা।

গাণিতিক মান

সমস্যা হল, একটি স্থায়ী কাজ হিসেবে প্রায়ই সম্ভাব্য পরিমাপ ও প্রকৃত সেন্সর উপাত্তের মধ্যে পার্থক্য পরিমাপ করার উদ্দেশ্যে কাজ করা ।

[[F] [F][F][F][Fi] l i] ify YY, x X Y, ify Y, কাজ করে.li YY YYes Y YYYY[/file]

[[[F][F][F][F]][FL][F]] [F[F]], Whatন্ত [FL] [FL] [F[F]:L], [F[F]:L] [FL], প্রথম, প্রথম, প্রথম ও প্রথম]:L [F[F]:L]:L [F[F]:L] [F[F]:L]:L [F[F]:L]:L] [F [F [F]:L]:[ [F]

quicking টেকনিক

SLIM সমস্যার সমাধান করার জন্য Gus-New-New-nengarner-Madert অ্যালগরিদমের মতো পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়। এই পদ্ধতিগুলো নোডের ত্রুটি কমানোর জন্য সরাসরি সমাধান করে। এই পদ্ধতিগুলো বিভিন্ন ধরনের সমাধান করে গ্রাফের কার্যকারদের সংখ্যা কমিয়ে আনতে হবে।

কি গাণিতিক কম্বিনেশন

  • [[F] GRERE:0 [FLT] :[FLT] পরিবেশ ও রোবটগুলি নোডের আকৃতি দেয় ।
  • [[F] [FO] vers fall [[F][F]] সঠিক মানের জন্য সর্বনিম্ন পরিমাণের গণনা করো।
  • [[FLT] বিভাজন:[FLT] কার্যকরকরণ এর জন্য গ্রাফের পরিমাপ হিসাব করুন ।
  • [[FLT] [FR] [FLT] প্রোবেশনে অনুরূপ মডেলগুলোর মধ্যে নির্দিষ্ট অনিশ্চয়তার মাত্রা নির্ধারণ করে ।