Алгоритм «швидкого simultaneous localization and mapping» – це алгоритм, який продовжує концепцію алгоритму із застосуванням розширеного фільтра Калмана для вирішення задачі simultaneous localization and mapping, але збільшує продуктивність з допомогою відсутності кореляції між перешкодами.
Іншими словами, загальний підхід до алгоритму залишається практично таким самим, як у алгоритмі із застосуванням розширеного фільтра Калмана, але вважається, що кожен орієнтир не залежить від усіх інших. Така постановка неминуче породжує неоднозначність карти. Розв’язати її можна єдиним чином – знайти точку, з якою можна буде спостерігати два-три об'єкти одночасно.
Якщо ж така точка не знайдена, залишається сподіватися, що спостерігач не помилився, коли будував траєкторію між точками, у яких він проводив спостереження. Графічно послідовність спостережень та можлива результуюча карта представлені на рис.1.
Щоб вирішити невизначеність, часто вдаються до апарату, що називається фільтром частинок. На етапі визначення положення вибирається не одна найбільш ймовірна гіпотеза, а декілька, наприклад, три. У цьому випадку будуть існувати три можливі карти, і кожне нове спостереження буде потрібно зіставляти з трьома картами. Процес відбуватиметься до тих пір, поки якась із гіпотез не буде відкинута, оскільки нові спостереження перестануть будь-яким чином співвідноситися з картою.
Рис.1.Процес визначення перешкод спостерігачем: а) спостерігач бачить перешкоди 1 і 2 та запам'ятовує їхнє взаємне розташування; б) спостерігач бачить перешкоди 2 і 3, але зв'язок між 1 і 3 безпосередньо не будується
Література
1. Серков О.А., Князєв В.В., Лазуренко Б.О., Яковенко І.В., Чурюмов Г.І., Токарєв В.В. Надширокосмугові технології в задачах забезпечення електромагнітної сумісності рухомих об’єктів // Проблеми електромагнітної сумісності перспективних бездротових мереж зв'язку (ЕМС-2019):збірник наукових робіт четвертої міжн. наук.-техн. конф., 24 жовт. 2019 р. - Харків, 2019. - С. 55-57.
2. Krivoulya G., Koshevoy N., Tokariev V., Ilina I., Dubinsky D. Solving the Task of Topological Formation Intelligent Mobile «S-bots» for One «Swarm-bot» System // Proceedings of the 7th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Systems: (COLINS 2023). CEUR Workshop Proceedings., 20-21 april. 2023 y. - Kharkiv, Ukraine. - рр. 273-282.
3. Кривуля Г.Ф., Токарєв В.В., Ільїна І.В., Кравець В.Є. Взаємодія між «s-bots» однієї «Swarm-bot» system у фізичному неорганізованому середовищі. // Системи управління, навігації та зв'язку. - 2023. №1(71). - С.108-111. Doi: 10.26906/SUNZ.
4. G. Krivoulya, I. Ilina, V. Tokariev, V. Shcherbak. Mathematical Model for Finding Probability of Detecting Victims of Man-Made Disasters Using Distributed Computer System with Reconfigurable Structure and Programmable Logic / G. Krivoulya, V. Tokariev, I. Ilina, V. Shcherbak // IEEE International Scientific-Practical Conference Problems of Infocommunications, Science and Technology: (PIC S&T), 06-09 oct. 2020y. - Kharkiv, 2020. - P.573 - 576.
5. G. Krivoulya, V. Tokariev, I. Ilina, O. Lebediev, V. Shcherbak. Algorithm of Iterations of Distribution of Subtasks Between «S-Bot» in One «Swarm-Bot» System // Proceedings of the 6th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Systems: (COLINS 2022). CEUR Workshop Proceedings., 12-13 may. 2022 y. - Gliwice, Poland, 2022. - P. 1531-1541.