While this initially appears to be a chicken or the egg problem, there are several algorithms known to solve it in, at least approximately, tractable time for certain environments.
Meskipun awalnya masalah ini tampak seperti masalah ayam atau telur, ada beberapa algoritme yang diketahui dapat menyelesaikannya, setidaknya dalam waktu kira-kira, dalam waktu yang dapat disesuaikan untuk lingkungan tertentu.
Popular approximate solution methods include the particle filter, extended Kalman filter, covariance intersection, and GraphSLAM.
Metode solusi perkiraan yang populer mencakup filter partikel, filter Kalman yang diperluas, persimpangan kovarians, dan GraphSLAM.
Given a series of controls u t } and sensor observations o t } over discrete time steps t , the SLAM problem is to compute an estimate of the agent's state x t } and a map of the environment m t } .
Diberikan serangkaian kontrol u t } dan pengamatan sensor o t } melalui langkah waktu diskrit t , masalah PDLS adalah menghitung perkiraan status agen x t } dan peta lingkungan m t } .
∑ x t ∑ m t P ( m t | x t , m t − 1 , o t , u 1 : t ) P ( m t − 1 , x t | o 1 : t − 1 , m t − 1 , u 1 : t ) |x_{t},o_{1:t},u_{1:t})=\sum _{x_{t}}\sum _{m_{t}}P(m_{t}|x_{t},m_{t-1},o_{t},u_{1:t})P(m_{t-1},x_{t}|o_{1:t-1},m_{t-1},u_{1:t})} Like many inference problems, the solutions to inferring the two variables together can be found, to a local optimum solution, by alternating updates of the two beliefs in a form of an expectation–maximization algorithm.
∑ m t − 1 P ( o t | x t , m t , u 1 : t ) ∑ x t − 1 P ( x t | x t − 1 ) P ( x t − 1 | m t , o 1 : t − 1 , u 1 : t ) / Z |o_{1:t},u_{1:t},m_{t})=\sum _{m_{t-1}}P(o_{t}|x_{t},m_{t},u_{1:t})\sum _{x_{t-1}}P(x_{t}|x_{t-1})P(x_{t-1}|m_{t},o_{1:t-1},u_{1:t})/Z} Demikian pula peta dapat diperbarui secara berurutan P ( m t | x t , o 1 : t , u 1 : t )∑ x t ∑ m t P ( m t | x t , m t − 1 , o t , u 1 : t ) P ( m t − 1 , x t | o 1 : t − 1 , m t − 1 , u 1 : t ) |x_{t},o_{1:t},u_{1:t})=\sum _{x_{t}}\sum _{m_{t}}P(m_{t}|x_{t},m_{t-1},o_{t},u_{1:t})P(m_{t-1},x_{t}|o_{1:t-1},m_{t-1},u_{1:t})} Seperti banyak masalah inferensi, solusi untuk menyimpulkan dua variabel bersama-sama dapat ditemukan, hingga mencapai solusi optimal lokal, dengan memperbarui dua keyakinan secara bergantian dalam bentuk algoritma ekspektasi-maksimalisasi.
Statistical techniques used to approximate the above equations include Kalman filters and particle filters (the algorithm behind Monte Carlo Localization).
Teknik statistik yang digunakan untuk memperkirakan persamaan di atas mencakup filter Kalman dan filter partikel (algoritma di balik Lokalisasi Monte Carlo).
They provide an estimation of the posterior probability distribution for the pose of the robot and for the parameters of the map.
Mereka memberikan perkiraan distribusi probabilitas posterior untuk pose robot dan parameter peta.
Methods which conservatively approximate the above model using covariance intersection are able to avoid reliance on statistical independence assumptions to reduce algorithmic complexity for large-scale applications.
Metode yang secara konservatif memperkirakan model di atas menggunakan persimpangan kovarians dapat menghindari ketergantungan pada asumsi independensi statistik untuk mengurangi kompleksitas algoritmik untuk aplikasi skala besar.
Other approximation methods achieve improved computational efficiency by using simple bounded-region representations of uncertainty.
Metode perkiraan lainnya mencapai peningkatan efisiensi komputasi dengan menggunakan representasi ketidakpastian wilayah terbatas yang sederhana.
They provide a set which encloses the pose of the robot and a set approximation of the map.
Mereka menyediakan satu set yang mencakup pose robot dan satu set perkiraan peta.
Topological maps are a method of environment representation which capture the connectivity (i.e., topology) of the environment rather than creating a geometrically accurate map.
Peta topologi adalah metode representasi lingkungan yang menangkap konektivitas (yaitu topologi) lingkungan daripada membuat peta yang akurat secara geometris.
Typically the cells are assumed to be statistically independent to simplify computation.
Biasanya sel diasumsikan independen secara statistik untuk menyederhanakan perhitungan.
Under such assumption, P ( m t | x t , m t − 1 , o t ) |x_{t},m_{t-1},o_{t})} are set to 1 if the new map's cells are consistent with the observation o t } at location x t } and 0 if inconsistent.
Dengan asumsi seperti itu, P ( m t | x t , m t − 1 , o t ) |x_{t},m_{t-1},o_{t})} disetel ke 1 jika sel peta baru konsisten dengan pengamatan o t } di lokasi x t } dan 0 jika tidak konsisten.
Modern self driving cars mostly simplify the mapping problem to almost nothing, by making extensive use of highly detailed map data collected in advance.
Mobil swakendara modern kebanyakan menyederhanakan masalah pemetaan menjadi hampir tidak ada, dengan memanfaatkan secara ekstensif data peta yang sangat rinci yang dikumpulkan sebelumnya.
This can include map annotations to the level of marking locations of individual white line segments and curbs on the road.
Hal ini dapat mencakup anotasi peta hingga tingkat penandaan lokasi setiap segmen garis putih dan tepi jalan di jalan.
Location-tagged visual data such as Google's StreetView may also be used as part of maps.
Data visual yang diberi tag lokasi seperti Google StreetView juga dapat digunakan sebagai bagian dari peta.
Statistical independence is the mandatory requirement to cope with metric bias and with noise in measurements.
Independensi statistik adalah persyaratan wajib untuk mengatasi bias metrik dan gangguan dalam pengukuran.
At one extreme, laser scans or visual features provide details of many points within an area, sometimes rendering SLAM inference unnecessary because shapes in these point clouds can be easily and unambiguously aligned at each step via image registration.
Pada satu sisi ekstrem, pemindaian laser atau fitur visual memberikan detail banyak titik dalam suatu area, terkadang menjadikan inferensi PDLS tidak diperlukan karena bentuk di awan titik ini dapat dengan mudah dan jelas diselaraskan pada setiap langkah melalui registrasi gambar.
Sensor models divide broadly into landmark-based and raw-data approaches.
Model sensor terbagi menjadi pendekatan berbasis landmark dan data mentah.
Landmarks are uniquely identifiable objects in the world which location can be estimated by a sensor, such as Wi-Fi access points or radio beacons.
Bangunan terkenal adalah objek yang dapat diidentifikasi secara unik di dunia yang lokasinya dapat diperkirakan menggunakan sensor, misalnya titik akses Wi-Fi atau suar radio.
Raw-data approaches make no assumption that landmarks can be identified, and instead model P ( o t | x t ) |x_{t})} directly as a function of the location.
Pendekatan data mentah tidak membuat asumsi bahwa tengara dapat diidentifikasi, melainkan membuat model P ( o t | x t ) |x_{t})} secara langsung sebagai fungsi lokasi.
Both visual and lidar sensors are informative enough to allow for landmark extraction in many cases.
Sensor visual dan lidar cukup informatif untuk memungkinkan ekstraksi landmark dalam banyak kasus.
Recent approaches apply quasi-optical wireless ranging for multi-lateration (real-time locating system (RTLS)) or multi-angulation in conjunction with SLAM as a tribute to erratic wireless measures.
Pendekatan terbaru menerapkan jangkauan nirkabel kuasi-optik untuk multi-laterasi ( sistem lokasi waktu nyata (RTLS)) atau multi-angulasi dalam hubungannya dengan PDLS sebagai penghormatan terhadap tindakan nirkabel yang tidak menentu.
The P ( x t | x t − 1 ) |x_{t-1})} term represents the kinematics of the model, which usually include information about action commands given to a robot.
Itu P ( x t | x t − 1 ) |x_{t-1})} istilah ini mewakili kinematika model, yang biasanya mencakup informasi tentang perintah tindakan yang diberikan kepada robot.
As a part of the model, the kinematics of the robot is included, to improve estimates of sensing under conditions of inherent and ambient noise.
Sebagai bagian dari model, kinematika robot disertakan, untuk meningkatkan perkiraan penginderaan dalam kondisi kebisingan bawaan dan kebisingan sekitar.
The dynamic model balances the contributions from various sensors, various partial error models and finally comprises in a sharp virtual depiction as a map with the location and heading of the robot as some cloud of probability.
Model dinamis menyeimbangkan kontribusi dari berbagai sensor, berbagai model kesalahan parsial, dan akhirnya terdiri dari penggambaran virtual yang tajam sebagai peta dengan lokasi dan arah robot sebagai awan peluang.
Mapping is the final depicting of such model, the map is either such depiction or the abstract term for the model.
Pemetaan adalah penggambaran akhir dari model tersebut, peta adalah penggambaran tersebut atau istilah abstrak untuk model tersebut.
Non-static environments, such as those containing other vehicles or pedestrians, continue to present research challenges.
Lingkungan non-statis, seperti lingkungan yang berisi kendaraan lain atau pejalan kaki, terus menghadirkan tantangan penelitian.
This can be a problem because model or algorithm errors can assign low priors to the location.
Hal ini dapat menjadi masalah karena kesalahan model atau algoritma dapat menetapkan prioritas rendah pada suatu lokasi.
Typical loop closure methods apply a second algorithm to compute some type of sensor measure similarity, and reset the location priors when a match is detected.
Metode Gelung tutupan yang umum menerapkan algoritma kedua untuk menghitung beberapa jenis sensor yang mengukur kesamaan, dan mengatur ulang lokasi sebelumnya ketika kecocokan terdeteksi.
For example, this can be done by storing and comparing bag of words vectors of scale-invariant feature transform (SIFT) features from each previously visited location.
Misalnya, hal ini dapat dilakukan dengan menyimpan dan membandingkan fitur transformasi fitur invarian skala (SIFT) vektor kumpulan kata dari setiap lokasi yang dikunjungi sebelumnya.