Comparative Analysis of Localization Methods for Accurate and Robust Positioning (Моделювання, керування та інформаційні технології, 2025)
Localization, the task of determining position in an environment, is fundamental for robotics, navigation, and tracking [1][2]. This paper reviews modern approaches with emphasis on mathematical and computational modeling. We compare geometric methods [6], dead-reckoning with sensor fusion [3][4], graph-based optimization (SLAM) [11][12], and deep learning techniques [5][8]. A comparative table highlights their accuracy, robustness, and main trade-offs. The review indicates that multi-sensor fusion and robust estimation improve reliability [3][4], while deep learning adds potential but requires large datasets and careful design [5]. Локалізація, тобто визначення положення в середовищі, є фундаментальною задачею для робототехніки, навігації та систем відстеження [1][2]. У статті розглянуто сучасні підходи з акцентом на математичне та обчислювальне моделювання. Порівнюються геометричні методи [6], одометрія з сенсорним злиттям [3][4], оптимізаційні підходи на основі графів (SLAM) [11][12] та методи глибинного навчання [5][8]. Порівняльна таблиця висвітлює їхню точність, надійність та основні компроміси. Огляд показує, що багатосенсорне злиття та стійкі методи оцінювання підвищують надійність [3][4], тоді як глибинне навчання є перспективним, але вимагає великих обсягів даних та ретельного проєктування [5].