Table of Contents
এই পদ্ধতি একটি বস্তুর অবস্থানকে ছোট করে তৈরি করার সময় একটি রোবটের অবস্থানকে ছোট করে দেখতে পারে। SLUM এর গাণিতিক ফাউন্ডেশন উন্নয়নশীল বস্তুগুলোর জন্য সঠিক এবং সঠিক অবস্থান নির্ধারণ করতে পারে।
SLM ভিত্তিক গাণিতিক মডেল
SLMA সমস্যাকে আদর্শ করা যায়। রোবট রাজ্যের অবস্থান, দিশা, এবং মানচিত্রের বৈশিষ্ট্যসহ তার অবস্থান, এবং নিয়ন্ত্রণ পদ্ধতি অনুযায়ী একে র্যাবের বিভিন্ন অংশ হিসেবে বিবেচনা করা হয়।
Busynthing নিকটবর্তী গ্রাফ
খেলার গতি হিসাব করার জন্য বায়িয়ান ফিল্টারিং সাধারণত সময় ধরে ব্যবহার করা হয় । এই রিকার্সিভ প্রক্রিয়া দুটি ধাপের মধ্যে রয়েছে: বর্তমান অবস্থা এগিয়ে যাওয়ার জন্য মোশন মডেল ব্যবহার করা হয়, আর আপডেটের গতি পরিমাপের জন্য সেন্সর পরিমাপের পরিমাপ পরিমাপ পরিমাপের জন্য।
আনুমানিক সমীকরণগুলো আবিষ্কার করা
SLMA এর প্রধান সমীকরণ বালিস এর নির্মাতা।
[[[F][F][F][F]][F][F]][F]][[F]], প্রথম]:[F[F],]]:[[F]]]][[[F]]]][[[[[[F]]]]]] [[[[[[[F]]]]]]:[[[[[[[F]]]]]]: প্রথম]
x[[[[][F][F][F]], কারণ উল্লিখিত দিশা হল:[FO][F2:[F2][F2]][/b], p(FOL][/b], এবং আপনি নর্থের ক্ষেত্রে সীমা হল: [FOF], এই পদ্ধতিগুলি সাধারণত: [F], সাধারণত:[/ t\ t\ t[F]], pD] দ্বারা প্রতি সেকেন্ডে পড়া যায় । এই পদ্ধতিটি বর্তমানে ব্যবহৃত হয় ।
ব্যবহারিক প্রয়োগ
অনুশীলনের ক্ষেত্রে, এই সমীকরণগুলো মডেলে অবিন্যস্ততাকে পরিচালনা করে।
এই দৃশ্য ও অ্যালগরিদমগুলো বাস্তব সময়ভিত্তিক আঞ্চলিককরণ এবং ম্যাপিং, অজানা পরিবেশে স্বায়ত্তশাসিত একটি স্বায়ত্তশাসিত এলাকার জন্য অপরিহার্য।