মাল্টি-ম্যাপ SM (পর্তুগীজ স্থানীয় আর ম্যাপিং) এর সাথে যুক্ত থাকবে একটি রোবটের অবস্থান সনাক্ত করার সময় একাধিক ম্যাপ তৈরি ও পরিচালনা করা। এই প্রক্রিয়ার মূল চ্যালেঞ্জ হচ্ছে তথ্য সংগঠন, যা উপযুক্ত ম্যাপের বৈশিষ্ট্যের সঙ্গে সুসংগত সেন্সর পর্যবেক্ষণের সঙ্গে যথাযথভাবে যুক্ত। মৌলিক তথ্য সংযুক্ত এবং স্থানীয় সঠিক তথ্যের জন্য নিশ্চিতকরণ উপাত্তের প্রয়োজন।

মাল্টি- পোর্ট SLUM হতে তথ্য বিনিময়ের অ্যাসোসিয়েশন

মাল্টি-ম্যাপ ScM এর ডাটা সংযুক্ত করা প্রয়োজন একটি সেন্সর পরিমাপের একটি বিদ্যমান বৈশিষ্ট্যের সাথে যুক্ত কিনা। একটি নতুন বৈশিষ্ট্যের মান অথবা কোন অংশে অন্তর্ভুক্ত করা যাবে কিনা। ভুল সঙ্গে যুক্ত জোটটি বিভিন্ন ধরনের মানচিত্র এবং স্থানীয় বৈশিষ্ট্যের সীমা বৃদ্ধি করতে পারে। জটিল সংখ্যা এবং বৈশিষ্ট্যের মাত্রা বৃদ্ধির দাবি জানায়।

তথ্য এসোসিয়েশনে চ্যালেঞ্জ

বেশ কিছু চ্যালেঞ্জ মাল্টি-ম্যাপ SLMAM এর কার্যকর তথ্য সংগঠনকে বাধা দিচ্ছে:

  • [[[F] আম্লীজ:[[FFLT] একই বৈশিষ্ট্যগুলো বিভিন্ন মানচিত্রের মধ্যে একই রকমের বৈশিষ্ট্যের কারনে বিভ্রান্তি সৃষ্টি করতে পারে।
  • [[F] ডিনামিক পরিবেশ:[FLT] মিথ্যা সাহচর্যে নিয়ে যাওয়া বস্তুগুলোর দিকে পরিচালিত করতে পারে ।
  • [[F] cont.0]Comples:[FLT] বড় মানচিত্রের জন্য সুনির্দিষ্টভাবে প্রস্তুত হওয়ার প্রয়োজন ।
  • [[F] SERECT [FLT] শব্দ:[FLT] কো-কুকুরাগুলোকে ভাগ করা, মেলামেশার অযোগ্যতার মাত্রাকে প্রভাবিত করে ।

তথ্য অ্যাসোসিয়েশনের জন্য কৌশল

বেশ কিছু উপায় মাল্টি-ম্যাপ SLMAM এর মাধ্যমে তথ্যকে বৃদ্ধি করা:

  • [[FLT] প্রোব্লিটিকাল পদ্ধতি:[[FFLT] বিভিন্ন পরিসংখ্যান মডেল ব্যবহার করুন ।
  • [[F]] [FLT] বিস্তারিত বিবরণ]:[FFLT] [FLT] নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যগুলো সুনির্দিষ্টভাবে ম্যাপ উপাদানগুলো আলাদা করে ।
  • [[FLT] মিল পাওয়া গেছে:[[F] বিভিন্ন স্তরে বিভিন্ন ধরনের বৈশিষ্ট্যের মিল [FLT], অম্লতার মাত্রা হ্রাস করার জন্য [FLT]
  • [[[[F] তথ্য- এর সঙ্গে যোগাযোগ করুন:[F][FLT] একাধিক সেন্সর থেকে তথ্য, অতিরিক্ত নির্ভরযোগ্য সহযোগীর জন্য একাধিক সেন্সরের মধ্যে থেকে কমবিতে ।