Table of Contents
গ্রাফ ভিত্তিক এই ধারার ব্যবহার এবং ম্যাপিং স্থানীয় ভাবে সম্পন্ন এবং ম্যাপিং (স্লএম) রোবটদের মধ্যে একটি মানচিত্র নির্মাণের এবং একটি রোবট-এর অবস্থান নির্ধারণের জন্য রোবট-এর ক্ষেত্রে এটি একটি ব্যাপক ব্যবহার করা।
অপসরণের জন্য টেকনেটিক
বড় পরিবেশে বেশ কয়েকটি কৌশলের মাধ্যমে রেখাচিত্র ভিত্তিক SLAMAMss (অভিযানে) গতি বৃদ্ধি করতে পারে। এগুলোর মধ্যে রয়েছে হাইকালকালকালিক ম্যাপিং, সাব-ম্যাপ ব্যবস্থাপনা এবং লুপ বাতিলকরণ। আলেক্রীম মানচিত্রের মধ্যে দিয়ে পরিবেশকে বিভক্ত করা, সেগুলোকে পরিমাপ করা, সংশোধনযোগ্য বিভাগকে বিভক্ত করা, পুনরায় বিভক্ত করা, স্থানীয় ম্যাপ তৈরি করা, পরবর্তীতে বিশ্ব জুড়ে তা বিভিন্ন মানচিত্র তৈরি করা, আপডেটের মাধ্যমে, তাজা আপডেটের মাধ্যমে তা উন্নত করা, তাজা সংবাদ প্রদান করা।
বিভিন্ন মানচিত্রের আকার, যেমন গ্রাফের বিভিন্ন অংশ, গঠন এবং মাত্রা চিহ্নিত করার সময়কে দ্রুত চিহ্নিত করা যায় ।
বড় বড় এনভায়রনমেন্টে চ্যালেঞ্জ
বড় বড় আকারের SLIL এর বৃদ্ধি বেশ কিছু প্রতিদ্বন্দ্বিতাকে উপস্থাপন করে । প্রধান বিষয়টি হচ্ছে গ্রাফের উচ্চতা বৃদ্ধি, পরিবেশকে আরো ধীরভাবে রূপান্তরিত এবং উচ্চমানের মেমরির প্রয়োজন।
আরেকটা চ্যালেঞ্জ হল, মানচিত্র ও স্থানীয়ীকরণের সঠিকতা নিশ্চিত করা ।
অন্তর্ভুক্ত
বড় আকারের পরিবেশের জন্য অতিরিক্ত গ্রাফ ভিত্তিক SLAM এর সাথে ভারসাম্যযুক্ত দক্ষতা ও ম্যাপিং এর সঠিকতা এবং ম্যাপিং এর সঠিকতা যুক্ত। টেকনেটিক মানচিত্র, সাব-ম্যাপ এবং কার্যকরী লুপ সনাক্তের চ্যালেঞ্জ অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।