Smult spect Localization and Mapping (SLAM) ایک کلیدی ٹیکنالوجی ہے جو جینز اور خودکار نظام میں ایک روبوٹ کو نامعلوم ماحول کا نقشہ بنانے کی اجازت دیتا ہے جبکہ اس نقشے میں اپنی پوزیشن کا تعین کرتا ہے۔جس میں متحرک ماحول میں، SLAM کی درستی متاثر کن ہے.
سمجھ لینا غیر یقینی بات ہے
sperming infrency اس بات کی طرف اشارہ کرتا ہے کہ کسی خصوصیت یا چیز کے مقام پر ایک حوالہ جات کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے. Sent Singha, ماحولیاتی تبدیلیوں اور حرکتوں جیسے عناصر اس غیر یقینیت کو فروغ دیتے ہیں. اس غیر یقینی طور پر اس غیر یقینیت کو درست طور پر ناپنے اور غلطی سے بچنے میں SLAM Alphalm Alger کی مدد دیتے ہیں۔
غیر یقینی کارکردگی کیلئے جدوجہد
کئی طریقے استعمال کیے جاتے ہیں تاکہ ان میں غیر یقینی طور پر اضافہ ہو سکے۔ پرابائی منڈل مثلاً گاؤسی تقسیمات، عام۔ یہ نمونے symports کے ممکنہ مقامات کو ایک معنی اور کوویریس کے ساتھ منعکس کے ساتھ ظاہر کرتے ہیں۔سانور کیمیائی تکنیکوں نے ڈیٹا کو کثرت سے ملا کر ان پیمائش اور ماحولیاتی تبدیلیوں کے اثرات کو کم کیا ہے۔
SLAM کی بحالی
فعال ماحول میں، مطابقت انگیز الجبرا نے حقیقی وقتی اعداد پر مبنی غیر یقینی اندازوں کو درست کیا. یہ طریقہ SLAM سسٹم کو اجازت دیتا ہے کہ وہ حرکت شدہ چیزوں کی شناخت کرے اور اس کے مطابق نقشہ دوبارہ تیار کرے۔
- سینسور شور ماڈلنگ
- پروبری ڈیٹا شراکت
- جدید طور پر فعال تکنیکیں
- حقیقی وقتی ماحول کا تجزیہ