Ipinakikita nito ang pagtitiwala ng tinatayang posisyon ng robot sa kapaligiran nito, at ang tumpak na pagkalkula sa kawalang - katiyakang ito ay nakatutulong upang mapasulong ang kakayahan ng nabigasyon at kaligtasan.

Pag - unawa sa Lokalisasyong Hindi Tiyak

Ang localization unidad ay bumabangon mula sa mga instansiyang ingay, pagbabagong pangkapaligiran, at mga limitasyong algorithm. Ito ay karaniwang kinakatawan gamit ang mga modelong probabilistiko gaya ng mga covariance marice o mga distribusyon ng probabilidad. ang mga modelong ito ay nagreresulta sa posibleng paglihis mula sa tunay na posisyon ng robot.

Mga Paraan Upang Suriin ang Kawalang - katiyakan

Ang isang karaniwang paraan ay ang paggamit ng Kalman Filter, na tumataya sa kalagayan ng isang sistema sa paglipas ng panahon.Ang pansala ay nagbibigay ng isang covariance matrix na nagpapahiwatig ng kawalang katiyakan ng posisyong tinataya.

Ang isa pang paraan ay ang Particle Filipinas, na gumagamit ng multiple variety (partikulo) upang kumatawan sa mga posibleng posisyon.Ang pagkalat ng mga partikulo ay sumasalamin sa kawalang katiyakan.Ang pagkakaiba sa mga partikulo ay maaaring gamitin bilang isang sukat ng localization inteling.

Pagkalkula sa Kawalang - Katiyakan sa Gawain

Upang kalkulahin ang kawalang katiyakan sa lokalisasyon, tipunin ang mga impormasyon mula sa mga sensor na gaya ng GPS, LiDAR, o mga kamera. Pahiran ang mga algorithm upang pagsamahin ang impormasyong ito at tantiyahin ang posisyon. Ang pagkuha ng covarian currient o particle ay kumalat upang tiyakin ang kawalang - katiyakan.

Ang pag-iinterview ng hindi tiyak na paglipas ng panahon ay tumutulong upang matukoy kung kailan ang tantiya ng posisyon ng robot ay hindi maaasahan. Ang impormasyong ito ay maaaring magbunsod ng mga pamamaraang re-localization o mga pagbabago sa mga estratehiya sa nabigasyon.