WikiSort.ru - Не сортированное

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.^{[источник не указан 46 дней]}

Постановка задачи

Задача SLAM заключается в вычислении оценки местоположения ${\displaystyle x_{t}}$ агента и карты окружающей среды ${\displaystyle m_{t}}$ из ряда наблюдений ${\displaystyle o_{t}}$ над дискретным временем с шагом дискретизации ${\displaystyle t}$ . Все перечисленные величины являются вероятностными. Цель задачи состоит в том, чтобы вычислить ${\displaystyle P(m_{t},x_{t}|o_{1:t})}$ . Применение правила Байеса является основой для последовательного обновления апостериорного местоположения, учитывая карту и функция перехода ${\displaystyle P(x_{t}|x_{t-1})}$ :

${\displaystyle P(x_{t}|o_{1:t},m_{t})=\sum _{m_{t-1}}P(o_{t}|x_{t},m_{t})\sum _{x_{t-1}}P(x_{t}|x_{t-1})P(x_{t-1}|m_{t},o_{1:t-1})/Z.}$

Точно так же карта может обновляться последовательно:

${\displaystyle P(m_{t}|x_{t},o_{1:t})=\sum _{x_{t}}\sum _{m_{t}}P(m_{t}|x_{t},m_{t-1},o_{t})P(m_{t-1},x_{t}|o_{1:t-1},m_{t-1}).}$

Как и во многих других проблемах логического вывода, оперируя двумя вероятностными переменными, можно прийти к локальному оптимальному решению, применяя EM-алгоритм.

Описание работы метода

Обычно карты используются для определения позиции в пространстве и для графического изображения плана местности или для навигации. Они используются для оценки фактического местоположения путём записи информации, полученной от формы восприятия и сравнивая его с текущим набором представлений. Вклад карт в оценку текущего местоположения в пространстве возрастает с понижением точности и качества сенсоров восприятия пространства. Карты в основном отражают вид пространства, зафиксированный в момент их построения. Совсем не обязательно, что вид пространства будет тем же в момент использования карт.

Сложность технического процесса определения текущего местоположения и построения карты обусловлена низкой точностью приборов, участвующих в процессе вычисления текущего местоположения. Метод одновременной навигации и построения карты (SLAM) — это концепция, которая связывает два независимых процесса в непрерывный цикл последовательных вычислений. При этом результаты одного процесса участвуют в вычислениях другого процесса.

В настоящее время существует несколько основных подходов к решению этой задачи:

• EKF-SLAM
• FastSLAM
• DP-SLAM

Решение задач SLAM в многоагентных системах

Применение многоагентных систем для решения задач SLAМ рационально при относительно больших исследуемых площадях или объёмов исследуемого пространства. Например, при независимом исследовании картографии Марса группой роботов-марсоходов и соединении исследуемых карт в одну.

Технические проблемы реализации метода

Примечания

Ссылки

• Cоставление 2D-карты методом SLAM по стерео изображению в режиме реального времени
• 3d-картирование в виртуальной Эндохирургии с использованием SLAM алгоритма
• SLAM в ROS
• DP-SLAM для участия в соревнованиях Eurobot
• курс лекций SLAM

В этой статье не хватает ссылок на источники информации. Информация должна быть проверяема, иначе она может быть поставлена под сомнение и удалена. Вы можете отредактировать эту статью, добавив ссылки на авторитетные источники. Эта отметка установлена 20 июня 2018 года.