Smult spective Localization اور Mapping (SLAM)، ریاضیات میں ایک بنیادی مسئلہ ہے جس سے ایک روبوٹ کو اپنے اندر موجود نا معلوم ماحول کا نقشہ بنانے کے قابل بنایا جا سکتا ہے. SSLAM کی ریاضیاتی بنیادوں میں مختلف ریاضیاتی اور الجبراً ایسے عوامل شامل ہیں جو درست اور مؤثر مقامی بنانے اور نقاشی کو یقینی بناتے ہیں۔

کورل کنساس

SLAM پر انحصار کر کے کویتی ماڈلز پر انحصار کر رہے ہیں جو سینسر ڈاٹ اور روبوٹ حرکت میں غیر یقینی طور پر حل کرتے ہیں۔Bayesian فیلڈنگ تکنیکوں جیسے کہ Kalman Field اور Particle Field، عام طور پر روبوٹ کے مرکبات اور نقشہ جات کو وقت کے ساتھ ساتھ ساتھ درست کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔

⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇

گراف پر مبنی SLAM ایک مقبول طریقہ ہے جو مسئلہ کو ایک ہنگامی کام کے طور پر ترتیب دیتا ہے. یہ ایک گراف بناتا ہے جہاں روبوٹ کے نمونے اور نشانات کی نمائندگی کرتے ہیں اور کنارے پر ان کو کویکوڈ کی پیمائش سے حاصل کردہ settlement sports -

مشکلات

ایس ایل ایم میں ایک چیلنج سینسری ماڈل اور روبوٹ حرکت میں غیر لائنوں کے ساتھ ہوتا ہے. ٹیکنیکز جیسے کہ لائنریز اور herative itimimation کو بہتر بنانے کے لیے کام کیا جاتا ہے. مزید یہ کہ ، شمار کنندہ پیچیدگی کو یقینی بنانے کے لیے حقیقی وقت کے اطلاقات کے لیے ضروری ہے۔

  • پروڈیوس ماڈلنگ
  • گراف کی شناخت
  • sensor fusion
  • غیر درج شدہ