এই ধরনের যন্ত্রগুলো রোবট স্থানীয়করণ পদ্ধতিকে জনপ্রিয় করে তোলে, যা একটা পরিবেশের মধ্যে তাদের অবস্থান পরিমাপ করার সুযোগ করে দেয় ।

বেসিয়ান ফ্রেমওয়ার্ক

এই ধরনের তরঙ্গ ফিল্টার বায়িয়ান ফিল্টারের উপর ভিত্তি করে, যা সময়ের সাথে একটি রোবট রাজ্যের সম্ভাবনার আপডেট করে। মূল ধারণাটি হলো: দুটি ধাপ এবং আপডেটের মধ্যে রয়েছে: রোবটের গতি পরিমাপের জন্য নতুন অবস্থা নির্ধারণের জন্য, যদিও আপডেটের গতি পরিমাপের ক্ষেত্রে সেন্সরের পদ্ধতি প্রয়োগ করা হয়, এই পরিমাপ পরিমাপের জন্য।

গাণিতিক মডেল

এই রোবটটির অবস্থা সম্ভাবনাময় বন্টনের (xy za photo t1: image), } photosting (L01:), সার্ভারে অবস্থান হচ্ছে সময় ( x BAR 1), (G1:), (G1:), LP1 (L1) এবং imagesting (L) procting:) procting (F1:) procting (1) proctp) procting (g:) procting (gep1) proctp) proctpialpted) :) proctal proctpspsting :) propial (g:) proptptptpting (g:) proptwals:) proctalstal (g proctalperig:) proctal (g:) proctwalstalsperdig:) procig:

([x]^[[[[]] } } } } }[/ ট্রিগার], [{[/BAR অতি সাধারণ BAR ], প্রতিটি অংশ একটি গুরুত্বের সঙ্গে যুক্ত (যেমন [^[/]] [Ctrl+P]) গুরুত্বের ভিত্তিতে আপডেট করা হবে ।

রেসপিং প্রসেস

এটা হচ্ছে একটা নতুন ওজনের ওপর ভিত্তি করে গঠিত পদার্থের ওজনের ওপর ভিত্তি করে গঠিত পদার্থকে গঠন করা ।

  • কৃত্তিম মৌলের রং নির্বাচন করে
  • দিক দিয়ে প্রদত্ত পদ্ধতি ব্যবহার করে অনুমান
  • সেন্সর ডাটা সহ স্বচ্ছ আপডেট
  • উচ্চ- সম্ভাব্য ক্ষুদ্র ক্ষুদ্র ক্ষুদ্র বিন্দুতে মনোযোগ দিতে বিরত থাকা