anhthao873
New member
[Đừng Bỏ Lỡ Sản Phẩm Hot Nhất Hiện Nay - Mua Ngay!]: (https://shorten.asia/t5CMDgs4)
## Giới thiệu
Nội địa hóa đồng thời và lập bản đồ (SLAM) là một kỹ thuật được sử dụng trong robot để ước tính vị trí và định hướng của một robot trong một môi trường chưa biết đồng thời xây dựng bản đồ của môi trường đó.Slam là một vấn đề đầy thách thức, vì nó đòi hỏi robot phải có thể cảm nhận được môi trường xung quanh và lý luận về chuyển động của nó để xây dựng một bản đồ vừa chính xác vừa nhất quán.
## Phương pháp
Có một số phương pháp khác nhau để thực hiện SLAM, nhưng cách tiếp cận phổ biến nhất được gọi là ** Lọc Kalman mở rộng **.Trong bộ lọc Kalman mở rộng, trạng thái của robot (tức là, vị trí và định hướng của nó) được thể hiện dưới dạng phân phối Gaussian và bản đồ môi trường được biểu diễn dưới dạng một tập hợp các địa danh.Trạng thái của robot và bản đồ sau đó được cập nhật bằng các phép đo cảm biến và dữ liệu đo lường.
Một cách tiếp cận phổ biến khác đối với slam được gọi là ** lọc hạt **.Trong lọc hạt, một tập hợp các hạt được sử dụng để biểu diễn trạng thái của robot và bản đồ của môi trường.Các hạt sau đó được truyền qua thời gian bằng cách sử dụng các phép đo cảm biến và dữ liệu đo lường, và trọng lượng của các hạt được cập nhật dựa trên khả năng chúng trở thành trạng thái thực sự của robot.
## Các ứng dụng
Slam có một loạt các ứng dụng, bao gồm điều hướng tự trị, robot di động và thực tế tăng cường.Trong điều hướng tự trị, SLAM được sử dụng để cho phép robot điều hướng trong môi trường không xác định mà không có sự can thiệp của con người.Trong robot di động, SLAM được sử dụng để xây dựng bản đồ môi trường để robot sử dụng để điều hướng và lập kế hoạch.Trong thực tế tăng cường, SLAM được sử dụng để theo dõi vị trí và định hướng của đầu người dùng để phủ lên các đối tượng ảo lên thế giới thực.
## hashtags
* #SẬP
* #Robotics
* #AugmentedReality
=======================================
[Đừng Bỏ Lỡ Sản Phẩm Hot Nhất Hiện Nay - Mua Ngay!]: (https://shorten.asia/t5CMDgs4)
=======================================
## Introduction
Simultaneous localization and mapping (SLAM) is a technique used in robotics to estimate the position and orientation of a robot in an unknown environment while simultaneously building a map of that environment. SLAM is a challenging problem, as it requires the robot to be able to sense its surroundings and to reason about its motion in order to build a map that is both accurate and consistent.
## Methods
There are a number of different methods for performing SLAM, but the most common approach is known as **extended Kalman filtering**. In extended Kalman filtering, the robot's state (i.e., its position and orientation) is represented as a Gaussian distribution, and the map of the environment is represented as a set of landmarks. The robot's state and the map are then updated using sensor measurements and odometry data.
Another common approach to SLAM is known as **particle filtering**. In particle filtering, a set of particles is used to represent the robot's state and the map of the environment. The particles are then propagated through time using sensor measurements and odometry data, and the weights of the particles are updated based on their likelihood of being the true state of the robot.
## Applications
SLAM has a wide range of applications, including autonomous navigation, mobile robotics, and augmented reality. In autonomous navigation, SLAM is used to allow robots to navigate in unknown environments without human intervention. In mobile robotics, SLAM is used to build maps of the environment for robots to use for navigation and planning. In augmented reality, SLAM is used to track the position and orientation of a user's head in order to overlay virtual objects onto the real world.
## Hashtags
* #Slam
* #Robotics
* #AugmentedReality
=======================================
[Đặt Hàng Ngay Hôm Nay - Nhận Ngay Ưu Đãi Đặc Biệt!]: (https://shorten.asia/t5CMDgs4)
