Итак чего решают эти алгоритмы - они позволяют в неизведанном пространстве умея определять стабильные маяки (читай - хорошо опознаваемые предметы) строить карту пространства и одновременно определять свои положение на этой карте.
Простейший SLAM-алгоритм использует фильтр Калмана для определения своих координат и координат увиденных ранее маяков (т.е. состоянием системы считаются не только координаты робота, но еще и координаты маяков, т.к. их нам тоже предстоит уточнять). При этом чем дольше робот будет гонять по исследуемой территории, тем всё точнее и точнее будут становиться координаты маяков, т.к. степень неопределенности их координат будет только уменьшаться, а значит тем точнее и точнее будут становиться координаты робота с точки зрения вероятности.
Ссылочки для чтения:
- SLAM for Dummies
Сборник ссылок:
Сборник исходных кодов SLAM-алгоритмов:
Добавлено спустя 10 минут 30 секунд:
Так же надо бы хорошую статью найти на англицком и перевести на русский, а то на родном языке никакой информации не нашел в приличном виде для чайников.
