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前言
SLAM是simultaneous localization and mapping的简写，中文直译为同时定位与建图，其中又以定位更为核心，建图实际上是在定位的基础上，将观测数据进行融合的过程。关于定位，我们或许听过很多相关的术语，GPS（全球定位系统），基站定位，WIFI定位，陀螺仪等等；但以上定位方案无论是适用场景，还是精度，抑或是价格，对于常见的SLAM应用都不能满足需求，因此需要寻求更好的定位解决方案。
定位本质上可以定义为一个估计问题，通过传感器的观测数据（存在不同程度的噪声）来估计位置；也可以定义为一个优化问题，通过多种观测数据之间的约束关系，对位置进行优化。逻辑上，噪声越低的传感器能够获得更好的定位精度，但需要在价格和精度上寻求balance；目前行业中使用的传感器有：激光雷达（单线、多线，能够获得对应点的深度信息），深度摄像头（TOF，结构光，双目；三种方案各有优缺点，能够获取彩色和深度图像），IMU（惯导单元，能够获得高频的位移信号），彩色摄像头（单目，鱼眼，或者是经过特殊的设计获得更大的FOV），码盘（记录累积里程，累积误差大）。
SLAM的实现方式有很多种，也有大量的硬件平台可供选择，比如思岚科技的SLAMWARE,整套硬件平台嵌入SLAM技术
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