Локализация мобильных роботов | Кирилл Кринкин | Лекториум |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2019-06-15 18:09 Метод одновременной локализации и построения карты (SLAM от англ. simultaneous localization and mapping) — метод, используемый в мобильных автономных средствах для построения карты в неизвестном пространстве или для обновления карты в заранее известном пространстве с одновременным контролем текущего местоположения и пройденного пути. Популярные методы приближенного решения данной задачи включают в себя фильтр частиц и расширенный фильтр Калмана. Опубликованные подходы используются в самостоятельном вождении автомобилей, беспилотных летательных аппаратов, автономных подводных аппаратов, планетоходов, домашних роботов и даже внутри человеческого тела. Обзор основных алгоритмов этого метода представлен в лекции Кирилла Кринкина Телеграм: t.me/ainewsline Источник: vk.com Комментарии: |
|