মন্টে কার্লো স্থানীয় (এমএলএল) রোবটবিদ্যায় ব্যবহৃত একটি প্রোবডিয় অ্যালগরিদম একটি মানচিত্রের মধ্যে একটি রোবটের অবস্থান হিসাব করার জন্য ব্যবহার করা হয়। এটি নির্ভর করে যে, এমনকি অনিশ্চিত পরিবেশে স্থানীয়ীকরণের জন্য। এই ফাউন্ডেশনগুলো এই সূত্রগুলো এই অ্যালগরিদমটির দক্ষতা এবং অদৃষ্টতাকে কাজে লাগাতে সাহায্য করে।

বেসিয়ান ফ্রেমওয়ার্ক

এমএলএলটি বায়িয়ান ফিল্টারিং নির্ভর করে, যা সেন্সর তথ্য এবং আন্দোলন কমান্ডের উপর ভিত্তি করে রোবটের অবস্থানের সম্ভাবনার আপডেট করে তৈরি করা হয়েছে।

[[[][[]][[[F]]]][[[F]]], প্রথম]: [F[[F]]]]:[ [F], প্রথম]]: [F[[F]]]]

অংশগ্রহণের ফিল্টার

এমএলএলএল একটি বড় অংশ এই সম্ভাবনা বিতরণের জন্য একটি যোগ করে ।

  • [[FLT] SOPL [FLT] প্রথম মডেল অনুযায়ী গণনা করা হয় ।
  • [[F] মনোযোগ দিয়ে লেখা: [[F] প্রথম ধাপ:PL] প্রথম ধাপগুলো সেন্সর সম্ভাবনার ওপর ভিত্তি করে নির্ধারিত ।
  • [[FLT] পুনঃপ্রবাদ:[[FFLT] প্রথম ধাপ:

গাণিতিক মান

এমএলএল-এর কার্যকারিতা নির্ভর করে সংখ্যা ও মডেলের সংখ্যা এবং সঠিক মানের উপর। বড় বড় বড় আকারে সংখ্যা আইন নিশ্চিত করে যে, যথেষ্ট পরিমাণ কোষ, এই আবিষ্কার সত্য বিতরণের ক্ষেত্রে শক্তি বৃদ্ধি এবং সঠিক মানের উন্নতি করে।

গুণ/ ভাগ

গাণিতিক ভিত্তির ধারণা বোঝার ফলে ডেভেলপাররা আইসক্রীম গণনা এবং সেন্সর শব্দ মডেলকে সঠিক ভাবে উন্নত করতে পারবেন।