স্বরাস্ট্র ত্রুটি স্থানীয়করণ এবং ম্যাপিং (স্লএম) সিস্টেমে সাধারন ত্রুটি দেখা দিয়েছে। এই ত্রুটির সঠিক গণনা রোবট- এর উন্নতিতে সাহায্য করে। এই প্রবন্ধটি SALUM এর ত্রুটি দূর করার জন্য একটি পদক্ষেপ হিসেবে LAYOPLIL অ্যাপ্লিকেশনের ত্রুটির সূচনা প্রদান করে।

SLUM এর মধ্যে ওমর্মীয়তা বুঝতে পারা

অমমম্রি একটি রোবটের অবস্থানের উপর ভিত্তি করে একটি সেন্সর ডাটার উপর ভিত্তি করে, যেমন চাকার চালক অথবা ইন্টেইনিয়াল পরিমাপক। SLIam এ, অস্ট্রোল তথ্য একটি মানচিত্র নির্মাণ এবং এটিকে স্থানীয় ভাবে সাজানো, ফলে রোবটটি নষ্ট হয়ে যাওয়ার কারণে সৃষ্ট ত্রুটি, সেন্সর অথবা শব্দ, ইত্যাদির কারণে সেন্সরের অবস্থানের উপর ভিত্তি করে।

ধাপ ১:

একটি ধারাবাহিক আন্দোলন এবং সত্যের অবস্থান একত্রিত করুন । সত্য তথ্য বহিস্থিত ট্রাকিং সিস্টেম অথবা উচ্চ- র সাহায্যে ব্যবহার করে পাঠানো যাবে । নিশ্চিত করুন যে, সঠিক তুলনার জন্য সময় অবধি ডাটা সুসংগত করা যাবে ।

ধাপের গণনা করতে ত্রুটি: প্রতিটি ধাপের জন্য গণনা করতে ব্যর্থ

প্রতিটি আন্দোলনের জন্য, অম্লমত্ব এবং সত্যের মধ্যকার অবস্থানের পার্থক্য হিসাব করা যায়:

[[F][F] =Rext = God - গ্রাউন্ড সত্যের অবস্থান]

ধাপ ৩:

সময়ের সঙ্গে সঙ্গে ধীরে ধীরে পরিব্যক্তিগুলো কীভাবে গভীর জলের মধ্যে দিয়ে প্রবাহিত হয়, তা দেখার জন্য একাধিক পদক্ষেপের ত্রুটিগুলোকে গভীর করে দেখুন ।

ঐচ্ছিক: মেট্রিক ভুল ধরনের ব্যবহার করা হবে

  • কো-ওর্ডিনেট এক্সপ্রেশন (AE)
  • মূল (RSE) ত্রুটি
  • সর্বোচ্চ ত্রুটি