A review of SLAM techniques and applications in unmanned aerial vehicles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Simultaneous Localisation and Mapping (SLAM) is a foundational idea in the field of robotics. It involves the processing of sensor signals and the optimisation of pose-graphs. SLAM has found several applications in various domains, including but not limited to courier services, agriculture, environmental monitoring, and military operations, particularly with the use of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). There exist several applications. This work aims to provide a comprehensive analysis of three Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) algorithms, namely CNN-SLAM, Linearized Kalman Filter (LKF), and Extended Kalman Filter (EKF). Additionally, it will explore the utilisation of SLAM algorithms in Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) by examining its use in precision agriculture, geological surveys, and Emergency Scenarios. This section will outline certain issues that SLAM algorithms may encounter in relation to wide area applications, real-time processing and efficiency, robustness, and dynamic objects within the environment. Ultimately, this study will undertake a comparative analysis of the merits and drawbacks associated with the three algorithms, while also putting up potential remedies for the aforementioned issues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».