综述 | Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)技术的综述

原创 | 文 BFT机器人 

SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术在自主导航和机器人领域引起了广泛关注。本文对SLAM技术进行了详细综述，包括其基本原理、关键算法、应用领域和未来展望。SLAM的发展为自主导航领域带来了革命性的变革，也为其他领域的研究和应用提供了有力支持。

01

引言

SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术是一项重要的自主导航技术，允许移动机器人或车辆在未知环境中实时确定其位置并构建环境地图。SLAM技术的发展已经推动了机器人学、自动驾驶、增强现实和无人机等领域的快速发展。本综述旨在深入探讨SLAM技术的核心概念、关键算法、应用领域以及未来趋势。

02

SLAM的基本原理

SLAM技术的核心原理在于同时估计机器人的位置和环境地图，而无需提前知道机器人所在的环境。这一过程涉及到不断更新机器人的位置估计和地图构建。SLAM的关键挑战之一是在不确定性和传感器噪声的情况下准确地估计机器人的状态。

SLAM问题可以形式化为贝叶斯滤波问题，其中机器人的状态和地图特征被建模为概率分布。常见的SLAM算法包括基于扩展卡尔曼滤波（EKF-SLAM）、粒子滤