EBW bygestaan ​​deur SIFVEIN
Nood Mediese Dienste (EBW)
Maart 21, 2020
SIFOXI-1.1 vir koronavirus
Tuis-koronavirustoets met oksimeter
Maart 24, 2020
Wys alle

Gelyktydige lokalisering en kartering (SLAM)

Gelyktydige lokalisering en kartering

Gelyktydige lokalisering en kartering, ook bekend as SLAM, is die proses om data uit die fisiese wêreld te versamel, met behulp van talle sensors wat in die robot geïnstalleer is. Vervolgens word hierdie data in kaarte gegenereer vir latere navigasie. SLAM maak dit makliker vir die robot om homself te lokaliseer, data deur visuele punte te interpreteer, 'n kaart te bou en dit gelyktydig te navigeer.


wanneer 'n persoon probeer om 'n onbekende plek te identifiseer. Die eerste stap is om rond te kyk om bekende merkers of tekens te vind. Sodra die persoon 'n bekende baken herken, kan hy vasstel waar hy is in verband daarmee. Hoe meer die persoon die omgewing aanskou, hoe meer landmerke sal hom bekend raak en hy sal begin om 'n verstandelike beeld of kaart van die plek te bou. Hy sal dalk 'n paar keer deur hierdie sekere omgewing moet gaan voordat hy vertroud raak met 'n onbekende plek. Op 'n verwante manier gebruik 'n SLAM-robot sy sensors (Sonor, laser of kameras) om die omgewing te karteer terwyl hy sy eie ligging bepaal.


Die gewildheid van die SLAM-probleem hou verband met die opkoms van binnenshuise mobiele robotika. Die gebruik van GPS het geen ruimte om die lokaliseringsfout vir binnegebruik, soos Tele Presence, diens en ontsmettingsrobotte. Daarbenewens bied SLAM 'n aantreklike alternatief vir kaarte wat deur die gebruiker gebou word, wat wys dat die werking van die robot toeganklik is, selfs as daar nie 'n infrastruktuur vir die doelspesifisering is nie.

Verwysing: Onderrig aan robotters: wat u van SLAM moet weet

Was hierdie artikel nuttig?

Ja Geen
×

Hoe kan ons dit verbeter?

×

Ons waardeer u terugvoer!

U antwoord sal gebruik word om ons inhoud te verbeter. Hoe meer terugvoer u gee, hoe beter kan ons bladsye wees.

Volg ons op sosiale media:

Facebook Pinterest

Disclaimer: Die inligting wat in hierdie artikel verskaf word, is slegs ter verduideliking. SIFSOF is nie verantwoordelik vir die misbruik of vir die verkeerde of lukrake gebruik van die robots nie.

Lewer Kommentaar

Jou epos adres sal nie gepubliseer word nie. Verpligte velde is gemerk *

AANMELD / REGISTER
0