simultaneous localization and mapping

SLAM, Simultaneous Localization and Mapping, 机器人导航, 视觉SLAM, 测距, 地图构建, 滤波算法, 卡尔曼滤波

1. 背景介绍

在机器人领域，Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 是一种关键技术，它允许机器人同时构建环境地图并确定自身位置。SLAM 广泛应用于自主导航、机器人探索、3D 建模等领域，为机器人赋予了自主感知和决策的能力。

传统的机器人导航方法依赖于预先构建好的地图，但这种方法在未知环境中无法应用。SLAM 技术克服了这一限制，使机器人能够在未知环境中自主导航和地图构建。

2. 核心概念与联系

SLAM 的核心概念是同时地进行定位和地图构建。

• 定位 (Localization): 机器人根据传感器数据估计自身在环境中的位置。
• 地图构建 (Mapping): 机器人根据传感器数据构建环境地图。

SLAM 系统通常由以下几个模块组成：

• 传感器模块: 负责获取环境信息，常见的传感器包括激光雷达、摄像头、惯性测量单元 (IMU) 等。
• 数据处理模块: 负责对