Praca przedstawia zarys stanu wiedzy w dziedzinie metod jednoczesnej samolokalizacji ibudowy mapy dla robotOw mobilnych. Uwagg skupiono na metodach probabilistycznychwykorzystuj4cych reprezentacjc otoczenia w postaci mapy cech. Sformulowano problemSLAM i zaprezentowano jego ()One, probabilistyczne rozwivanie oraz algorytm rozwiva-nia opartego na rozszerzonej filtracji Kalmana (EKF-SLAM). Przedstawiono dyskusjc doty-czgca problemOw zbieZnogci, obserwowalnoki i sterowalnoki w EKF-SLAM. Zaprezento-wano takie wainiejsze rozszerzenia algorytmu EKF-SLAM poprawiaj4ce jego efektywnogéobliczeniow4 i zdolnog6 do rozwi4zywania problemu dopasowywania cech do obserwacji.Zasugerowano takie kierunki dalszych badan dotycz4cych problematyki SLAM.
展开▼
