वह बहुत कुछ निर्भर करता है। चूंकि SLAM एक समस्या है (या कम से कम एक तकनीक), समाधान नहीं, कोई निश्चित SLAM एल्गोरिथ्म नहीं है। शब्दार्थ, आपको यह तय करना होगा कि पर्यावरण के "मानचित्र" पर क्या चलता है, और यह निर्धारित करता है कि आपके एल्गोरिथ्म को क्षणिक (उर्फ चलती) संकेतों को कैसे संभालना चाहिए। लेकिन यह एक विषयांतर है।
स्थायी नक्शे:
स्थायी मानचित्र में ज्ञात ज्यामिति के संबंध में खुद को स्थानीय बनाने के लिए पर्याप्त जानकारी होनी चाहिए। आमतौर पर इमारतों में इस्तेमाल किया जाता है। आमतौर पर मानव-पठनीय। विलो-गैराज का काम देखें। या थ्रुन द्वारा अपनी प्रसिद्ध पाठ्यपुस्तक में कुछ भी। यदि आप इस मानचित्र को खो देते हैं, तो आपको इसे समय के साथ फिर से बनाना होगा।
वस्तुओं को हटाना। हां, वस्तु एक स्थिर मानचित्र में कुछ समय के लिए दिखाई देगी। यदि पहले से पता की गई वस्तुओं को हटाने के लिए कोई उपाय नहीं किए जाते हैं, तो यह बनी रहेगी। एक सामान्य 2D ग्रिड-आधारित प्रतिनिधित्व प्रत्येक ग्रिड सेल का उपयोग किसी ऑब्जेक्ट की संभावना का प्रतिनिधित्व करने के लिए करेगा, इसलिए समय के बाद ऑब्जेक्ट "फीका" होगा।
वस्तुओं को जोड़ना। ऊपर की तरह।
स्थानीय नक्शे:
वास्तव में, SLAM का उपयोग आमतौर पर एक रोबोट को स्थानीयकृत करने के लिए किया जाता है क्योंकि यह चलता है, और मानचित्र को स्थायी रूप से नहीं रखा जाता है (या, इसे स्थायी रूप से रखा जाता है, लेकिन केवल निकटतम वाई सुविधाओं का उपयोग किया जाता है)। स्थानीय मानचित्र वे हैं जो रोबोट को यह निर्धारित करने के लिए जानने की जरूरत है कि यह अंतिम X मिनट में कैसे चला गया, जहां X आवेदन पर निर्भर करता है। यदि आप मानचित्र खो देते हैं, तो आप अभी भी जो भी सुविधाएँ दृष्टि में हैं उनका उपयोग करके अभी भी ठीक उड़ सकते हैं।
इस दिशा में बंड तरीके जैसे बंडल एडजस्टमेंट इस दिशा में एक बहुत ही सामान्य तकनीक है। सुविधाओं को समय के साथ रखा जा सकता है, और यहां तक कि उनका पुनरीक्षण भी किया जा सकता है, लेकिन एक चलती विशेषता सिर्फ एक अविश्वसनीय विशेषता है, और यह पता लगाने की कोशिश की जाएगी कि रोबोट कहां है।
दृश्य SLAM यह बिल्कुल है। यह एक डेल्टा-पी (मुद्रा में परिवर्तन) अनुमानक है, न कि मानचित्र-आधारित स्थानीयकरण एल्गोरिदम।
संक्षेप में, जब तक कि ज्यादातर चीजें वर्तमान में नहीं चल रही हैं, तब कोई फर्क नहीं पड़ता जब आप किसी ऑब्जेक्ट को हटाते हैं जब रोबोट उस पर "नहीं" देख रहा हो।
उदाहरण
तो यह करो। जब आप एक SLAM पेपर पढ़ते हैं, तो निम्नलिखित निर्णय लें:
क्या वे वास्तव में एक नक्शा बना रहे हैं?
क्या वे केवल सुविधाओं और स्थानों की सूची रख रहे हैं?
यदि हां, तो क्या "सुविधाएँ" मानचित्र में जाती हैं? लाइन्स, पॉइंट्स, विजुअल फीचर्स?
क्या इन सुविधाओं को स्थानांतरित करने की संभावना है?
यदि हां, तो वे इसे कैसे संभाल सकते हैं?
अंत में, सेंसर शोर अक्सर चलती सुविधाओं की तरह "दिखता है"। वे सेंसर शोर को कैसे संभालते हैं? क्योंकि यह अक्सर यह निर्धारित करेगा कि चलती विशेषताओं में क्या होता है।
आपको प्रत्येक पेपर / लेखक / पुस्तक / आवेदन के लिए एक अलग उत्तर मिलेगा। संक्षेप में, वे आमतौर पर छोड़े जाते हैं क्योंकि वे रोबोट को स्थानीय बनाने में मदद नहीं करते हैं, और केवल कुछ निम्न-स्तरीय पथ योजनाकार होने से बचा जा सकता है जो केवल स्थानीय जानकारी का उपयोग करता है।
सौभाग्य, स्लैम एक बहुत बड़ा विषय है।