Мета роботи – симуляція та моделювання роботи алгоритму побудови карт навколишнього середовища інтелектуального робота і визначення його місцезнаходження та орієнтації у просторі за допомогою пакетів ROS 2 для покрашення точності і стабільності позиціонування, розпізнавання та контролю у невідомій пересіченій місцевості у режимі реального часу.
Об’єкт дослідження – процес одночасної локалізації і картографування в режимі реального часу. Предмет дослідження – гібридне фільтрування AMCL-EKF для оцінки положення на основі SLAM на ускладненому рельєфі пересіченій місцевості. Методи дослідження – розширений фільтр Калмана, адаптивна локалізація Монте-Карло, одночасна локалізація та картографування. Завданнями цієї роботи є синтез поєднання методів SLAM та розробка нових підходів для розв'язання проблем одночасної локалізації і картографування. Для досягнення поставлених завдань був використаний підхід поєднання локальних гібридних частинок-Калманівського фільтрування та глобального відстеження положення на основі SLAM, базуючись на можливостях адаптивної локалізації методу Монте-Карло. Такий підхід розширює технології, не замінюючи існуючі робочі пропозиції, і дозволяє використовувати сучасні методи для всебічного виявлення та розпізнавання навколишнього середовища за допомогою ефективного локалізаційного та картографічного підходу надаючи більш точні результати з використанням менших ресурсів.