มูลนิธิ คณิตศาสตร์ แห่ง สแลม: การ ศึกษา วิจัย เรื่อง การ กําหนด มาตรฐาน สําหรับ การ ใช้ ประโยชน์ ได้ จริง

การใช้ภาษาในท้องถิ่นและการจับส่าย (SEL) เป็นปัญหาพื้นฐานในหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติ

แบบ จําลอง ของ การ ค้น พบ ทาง คณิตศาสตร์

ปัญหา SEML สามารถจําลองโดยใช้กรอบรูปแบบความน่าจะเป็นได้ รัฐหุ่นยนต์นี้รวมถึงตําแหน่งของมัน การวางผัง และองค์ประกอบของแผนที่

การทําการกรองแบบเบย์เชียน

การวัดค่าของเซลล์ในระบบย่อยของเบย์เชียนนั้น มักจะถูกใช้เพื่อประเมินสถานะหุ่นยนต์เมื่อเวลาผ่านไป โพรเซสที่ซ้ํากันนี้เกี่ยวกับสองขั้นตอน คือ การคาดการณ์และการปรับปรุง คําทํานายนี้ใช้โมเดลการเคลื่อนที่เพื่อนําเสนอสถานะปัจจุบัน ในขณะที่การเพิ่มข้อมูลเซ็นเซอร์ในการปรับปรุงตัวเร่งความเร็ว เพื่อปรับการประเมิน

การ บรรลุ เป้า หมาย

สมการหลักของ SEML มาจากทฤษฎีบทของเบย์ ความน่าจะเป็นของรัฐที่กําหนดให้ทั้งหมดสัดส่วน

[[FLT: 0]]. สืบค้นเมื่อ 20.00 น. สืบค้นเมื่อ 20 พฤษภาคม พ.ศ.

โดย x _{T (FLT:1] เป็นรัฐที่เวลา t, z1:t เป็นการวัดเวลา และ u[FLTT:4]1: broups[FLTT:4] เป็นระบบควบคุมการนําเข้าข้อมูล. สมการที่รวมเข้ากับระบบย่อยของข้อมูลก่อนหน้า และปรับปรุงใหม่ โดยบ่อยที่ผลิตผ่านอัลกอริทึมเช่น ตัวกรอง Kalman F หรือ Impligraphion.}

การ ขาด ความ อิ่ม ใจ พอ ใจ ที่ ใช้ ได้

ในการฝึก สมการมีเส้นตรงในการจัดการความไม่ต่อเนื่องในแบบจําลอง ESF-SUL ใช้เมทริกซ์จาคอบ เพื่อประมาณฟังก์ชันที่ไม่ใช่เชิงเส้น

การถอดและอัลกอริทึมเหล่านี้ทําให้หุ่นยนต์ สามารถทําการทําระบบการนําคนในท้องถิ่นและแผนที่ได้จริง จําเป็นต่อการนําร่องอัตโนมัติ ในสภาพแวดล้อมที่ไม่รู้จัก