এটা খুব নির্ভর করে। যেহেতু এসএমএল একটি সমস্যা (বা কমপক্ষে কোনও কৌশল), কোনও সমাধান নয়, কোনও স্ল্যাম অ্যালগরিদম নেই। শব্দার্থকভাবে, আপনাকে সিদ্ধান্ত নিতে হবে যে কোনও পরিবেশের "মানচিত্র" এ কী হবে এবং এটি নির্ধারণ করে যে কীভাবে আপনার অ্যালগরিদমটি ক্ষণস্থায়ী (ওরফে মুভিং) সংকেতগুলি পরিচালনা করবে। তবে এটি একটি ডিগ্রেশন।
স্থায়ী মানচিত্র:
স্থায়ী মানচিত্রে জ্ঞাত জ্যামিতির সাথে নিজেকে স্থানীয়করণের জন্য পর্যাপ্ত তথ্য থাকা উচিত। সাধারণত ভবনগুলিতে ব্যবহৃত হয়। সাধারণত মানব-পঠনযোগ্য। উইলো-গ্যারেজের কাজ দেখুন। বা থ্রুনের তাঁর বিখ্যাত বিখ্যাত পাঠ্যপুস্তকে কিছু। আপনি যদি এই মানচিত্রটি হারিয়ে ফেলেন তবে আপনাকে এটি সময়ের সাথে সাথে আবার তৈরি করতে হবে।
অবজেক্টগুলি সরানো হচ্ছে। হ্যাঁ, অবজেক্টটি এক সময়ের জন্য স্থির মানচিত্রে উপস্থিত হবে। পূর্বে সনাক্ত করা বস্তুগুলি সরানোর জন্য যদি কোনও পদক্ষেপ না নেওয়া হয় তবে তা অব্যাহত থাকবে। একটি সাধারণ 2D গ্রিড-ভিত্তিক উপস্থাপনা প্রতিটি গ্রিড কক্ষকে কোনও সামগ্রীর সম্ভাব্যতা উপস্থাপন করতে ব্যবহার করবে, সুতরাং সময়ের পরে অবজেক্টটি "বিবর্ণ" হয়ে যাবে।
অবজেক্ট যুক্ত করা হচ্ছে। উপরের মতই.
স্থানীয় মানচিত্র:
বাস্তবে, স্ল্যামাম সাধারণত কোনও রোবট স্থানান্তরিত হওয়ার সাথে সাথে স্থানীয়করণে ব্যবহৃত হয় এবং মানচিত্রটি স্থায়ীভাবে রাখা হয় না (বা, এটি স্থায়ীভাবে রাখা হয় তবে কেবল নিকটস্থ ওয়াই বৈশিষ্ট্য ব্যবহৃত হয়)। স্থানীয় মানচিত্রগুলি শেষ X মিনিটে কীভাবে স্থানান্তরিত করেছিল তা নির্ধারণ করতে রোবটকে যা জানা দরকার তা হ'ল, যেখানে এক্স প্রয়োগের উপর নির্ভর করে। আপনি যদি মানচিত্রটি হারিয়ে ফেলেন তবে এখনই যা কিছু বৈশিষ্ট্য দেখা যাচ্ছে তা ব্যবহার করে আপনি ঠিক সূক্ষ্ম উড়ে যেতে পারেন।
ব্যাচ পদ্ধতি যেমন ভিজ্যুয়াল বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করে বান্ডিল সামঞ্জস্য করা এই দিকে খুব সাধারণ কৌশল। বৈশিষ্ট্যগুলি সময়ের সাথে ধরে রাখা যেতে পারে, এবং পুনরায় পুনর্বিবেচনাও করা যেতে পারে তবে চলন্ত বৈশিষ্ট্যটি কেবল একটি অবিশ্বাস্য বৈশিষ্ট্য এবং রোবটটি কোথায় রয়েছে তা বের করার চেষ্টা করার সময় এটি এড়ানো হবে।
ভিজ্যুয়াল এসএলএম ঠিক এটি। এটি একটি ডেল্টা-পি (ভঙ্গিতে পরিবর্তন) অনুমানক, মানচিত্র ভিত্তিক স্থানীয়করণ অ্যালগরিদম নয়।
সংক্ষেপে, যতক্ষণ না বেশিরভাগ জিনিস বর্তমানে চলমান হয় না, রোবট যখন এটি "তাকাচ্ছে" না তখন আপনি কোনও বিষয় সরিয়ে ফেলেন তা বিবেচ্য নয়।
উদাহরণ
সুতরাং এটি করুন। আপনি যখন একটি স্লামএইচ কাগজ পড়েন, নীচের সিদ্ধান্ত নিন:
তারা কি সত্যিই কোনও মানচিত্র তৈরি করছে?
তারা কি কেবল বৈশিষ্ট্য এবং অবস্থানের তালিকা রাখছে?
যদি তা হয় তবে মানচিত্রে কোন "বৈশিষ্ট্যগুলি" চলে? লাইন, পয়েন্ট, ভিজ্যুয়াল ফিচার?
এই বৈশিষ্ট্যগুলি কি স্থানান্তরিত হতে পারে?
যদি তা হয় তবে তারা কীভাবে এটি পরিচালনা করতে পারে?
অবশেষে, সেন্সর গোলমাল প্রায়শই চলমান বৈশিষ্ট্যগুলির মতো "দেখায়"। তারা সেন্সর গোলমাল কীভাবে পরিচালনা করবে? কারণ এটি প্রায়শই নির্ধারণ করবে যে চলন্ত বৈশিষ্ট্যগুলির কী ঘটে।
আপনি প্রতিটি কাগজ / লেখক / বই / অ্যাপ্লিকেশন জন্য পৃথক উত্তর পাবেন। সংক্ষেপে, এগুলি সাধারণত বাদ দেওয়া হয় কারণ তারা রোবটকে খুব বেশি স্থানীয়করণে সহায়তা করে না এবং কেবলমাত্র স্থানীয় তথ্য ব্যবহার করে এমন কয়েকটি নিম্ন-স্তরের পথ পরিকল্পনাকারী থাকা এড়ানো যায়।
শুভকামনা, স্লাম একটি বিশাল বিষয়।