SLMA এ স্থানীয় ত্রুটি (প্রাথমিক স্থানীয় আর ম্যাপিং) কার্য আর সঠিকতার ব্যাপারে বাধা দিতে পারে। সাধারণ কারণ সনাক্ত করা এবং কার্যকর সমাধানকে প্রয়োগ করা অত্যন্ত আবশ্যক।

স্থানীয় ভাষার সমস্যা

এই সমস্যাগুলোকে সেন্সর ডাটার ভুল ব্যাখ্যা বা তার অবস্থানের ট্র্যাক করতে পারে ।

সেনসর ক্রমাঙ্কন এবং উপাত্তের গুণমান

ভুল সেন্সর ক্রমাঙ্কন ভুল পরিমাপের দিকে পরিচালিত হতে পারে । সেন্সর ঠিক আছে এবং নিশ্চিত করা হচ্ছে যে তথ্যের উন্নতি ঘটানো হচ্ছে, স্থানীয়তা হ্রাস করা হচ্ছে ।

পরিবেশ উত্‍পাদক

পরিবর্তনশীল পরিবেশ, দুর্বল আলোহীন অথবা বৈশিষ্ট্যহীন এলাকা SLAM অ্যালগরিদমকে LIMRADs বলে । এই অবস্থাগুলি ট্র্যাক হারানোর ফলে সিস্টেম ট্র্যাক হারিয়ে ফেলতে পারে অথবা ভুল মানচিত্র তৈরি করতে পারে ।

সমাধান এবং সর্বোত্তম অনুশীলন

এর ফলে, প্রচুর সেন্সরের মাত্রা বৃদ্ধি পায় ।

  • নিয়মিত সেন্সর ডিভাইসComment
  • উচ্চ- গুণগত মান প্রয়োগ করা হবে
  • ডাইMS পদ্ধতি সঞ্চায়েশন এনভায়রনমেন্ট ব্যবস্থাপনার জন্য SLAM অ্যালগরিদম আপডেট করুন
  • কাজের সেন্সর কৌশল