Simultání lokalizace a mapování v reálném prostředí

Abstract

Práce se zabývá definicí a řešením problému pohybu autonomního vozidla neznámým prostředím. Přináší podrobný rozbor řešení simultánní lokalizace a mapování pomocí rozšířeného Kalmanova filtru. Také ukazuje další jednodušších řešení prostřednictvím vymezování oblastí a za použití Monte Carlo metod.

This thesis concentrates on definition and solution of simultaneous localization and mapping using extended Kalman filter. It also shows use of subomptimal methods based on bounded region filtering and Monte Carlo methods.