В данной работе исследовалась решение задачи отслеживания положения агента с учётом погрешности измерений с помощью интервальной регрессии. Для реализации был взят датасет TUM, созданный мюнхенским технологическим университетом. Элемент датасета - последовательный набор кадров: RGB - изображение и карта глубины. К выбранным наборам был применён метод ORB-SLAM2 для отслеживания позиции агента и создания карты местности. После преобразования полученных алгоритмом данных искомая позиция вычислялась в соответствии с погрешностью используемой камеры при помощи построения и решения ИСЛАУ.

In this paper, we studied the solution of the problem of tracking the position of an agent, taking into account the measurement error using interval regression. For implementation, the TUM dataset, created by the Munich University of Technology, was taken. Dataset element - sequential set of frames: RGB - image and depth map. The ORB-SLAM2 method was applied to the selected sets to track the position of the agent and create a map of the area. After converting the data obtained by the algorithm, the desired position was calculated in accordance with the error of the camera used by constructing and solving ISLE.