گراف پر مبنی Smult symput Localization اور Mapping (SLAM)، نامعلوم ماحول کے نقشے بنانے کے لیے استعمال ہونے والا ایک طریقہ ہے جب کہ روبوٹ کے مقام پر موجود اس تکنیک کو پیچیدہ ماحول میں زیر ترتیب کیے گئے پیچیدہ ماحول میں احتیاط اور سمجھ حاصل کرنے کے لیے ایک مرحلہ فراہم کیا جاتا ہے۔اس ہدایت کے لیے آموزش کو بہتر طور پر گراف پر مبنی SLAM میں مدد دینے میں مدد دینے کے لیے ایک مرحلہ وار رائے فراہم کرنا ہے۔

گراف-Based SLAM سمجھ.

گراف پر مبنی SLAM ماڈلز ماحول اور روبوٹ کے طور پر ایک گراف کے طور پر، جہاں Greens روبوٹ پوزیشن اور علامات کی نمائندگی کرتے ہیں اور ان کے درمیان میں sports تنازعات کی نمائندگی کرتے ہیں. مقصد یہ ہے کہ اس گراف کو درست نقشے اور مقامی بنانے کے لیے استعمال کیا جائے۔

ہدایت 1 : ڈیٹا جمع کرنا

سینسر ڈیٹا جمع کرنا قابل اعتماد گراف کی تعمیر کے لیے ضروری ہے۔

ہدایت : ” اَے میرے بیٹے !

ماحول کے اندر روبوٹ کی ابتدائی پوزیشن کو دوبارہ روشن کریں یہ odometry یا Goss data کے ذریعے کیا جا سکتا ہے۔ایک آغازی نقطہ تشکیل کو بنیاد بنا کر ابتدائی گراف کی ترکیب بنانے میں مدد دیتا ہے۔

ہدایت 3 : گراف تعمیر

ہر روبوٹ کے خد اکے ليے پلگ ان بنا وٴ اور علامتوں کے ليے لاگس بنا ئيں ۔ سا وٴس کو صاحبانِ اطراف و حرکت کے حساب سے جوڑ ئيں

ہدایت : گراف کی دُھن

گراف SLM یا پھر graphic graphic protmization جیسے الجبرا کا اطلاق گراف کو سمجھنے کے لیے کیا جاتا ہے. اس عمل سے تمام رکاوٹوں کو کم کر دیا جاتا ہے، جس کے نتیجے میں ایک مستحکم نقشہ اور درست مقامی عمل بنایا گیا ہے۔

ہدایت : نسلِ‌انسانی اور نسلِ‌انسانی

ماحولیاتی نقشہ کو Affimaded graph سے دوبارہ شروع کرو. اس کا موازنہ مشہور خصوصیات یا اضافی سینسر اعداد سے کر کے نقشہ کو دوبارہ ترتیب دیں۔اگر درستی کے لیے درکار ہے۔