Table of Contents
লুপ বাতিলকরণ হচ্ছে স্থানীয়ীকরণ এবং ম্যাপিং সিস্টেমের (স্লএম) একটি জটিল অংশ । যেটি পূর্বে পরিদর্শনকৃত বিভিন্ন এলাকায় ত্রুটি সংশোধন করতে সাহায্য করে । এই সীমাগুলো মিথ্যা ইতিবাচক এবং চিহ্নিত পদ্ধতিগুলোর মধ্যে পার্থক্য নিশ্চিত করে । এই বার্তাগুলো ব্যাখ্যা করে যে, কীভাবে এই সীমা গণনা করা যায় ।
শ্রেণীতে রূপান্তর করা হচ্ছে
লুপ সনাক্তকরণের জন্য সনাক্ত হওয়া ইভেন্টের তথ্য সহ বর্তমান সেন্সর উপাত্তের সাথে তুলনা করা হবে। এই অংশের পূর্বে পরিদর্শিত কোনো অংশে ফিরে গেলে রোবটটি কোনো অংশে সংবেদনশীলতার পরিমাণ নির্ধারণ করতে পারবে না। খুব কম পরিমাণ ইতিবাচক কারণ চিহ্নিত করলে কম ফলাফল অগ্রাহ্য করা হতে পারে।
% 1 সেকেন্ড
বিভিন্ন ধরনের সমস্যা, যেগুলোর কারণে সেন্সরের শব্দ, পরিবেশ জটিলতা এবং সেগুলোর বৈশিষ্ট্যের জন্য ব্যবহৃত বিভিন্ন ধরনের বৈশিষ্ট্যের ওপর বেশ কয়েকটা বিষয় প্রভাব ফেলে ।
অনুসরণ বন্ধ করার প্রান্তিক মান
নিম্নলিখিত পদ্ধতি ব্যবহার করা যাবে যদি না একটি উপযুক্ত সনাক্তকরণের পদ্ধতি:
- বিভিন্ন পরিবেশে সেন্সর পড়া হচ্ছে এমন একটি উপাত্ত সংগ্রহ করো ।
- বর্তমান তথ্য এবং সংরক্ষিত ম্যাপের মধ্যে সাদৃশ্যের মধ্যবর্তী ব্যবধান গণনা করো ।
- এই স্কোরকে একটি উপযুক্ত কাটা পয়েন্ট চিহ্নিত করতে এই স্কোরকে বিশ্লেষণ করুন।
- মিথ্যা ইতিবাচক বিষয়গুলো কমানোর জন্য মিথ্যা ম্যাচের ক্ষেত্রে সামান্যতম সীমা নির্ধারণ করুন ।
সিস্টেমের কর্মক্ষমতা ও পরিবেশ পরিস্থিতির উপর ভিত্তি করে অবস্থান পরিবর্তন করুন।