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SLAM是同步定位与建图技术，应用于机器人定位导航、VR/AR、无人机和无人驾驶等领域。文章介绍了SLAM的基本框架，包括传感器数据、视觉里程计、后端优化、建图和回环检测，并探讨了激光SLAM和视觉SLAM的优缺点及融合潜力。SLAM的发展将推动机器人在现实世界中的应用。
SLAM是Simultaneous localization and mapping缩写，意为“同步定位与建图”，主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位与地图构建问题。
一、SLAM的典型应用领域
- 机器人定位导航领域：地图建模。
- VR/AR方面：辅助增强视觉效果。
- 无人机领域：地图建模。SLAM可以快速构建局部3D地图，并与地理信息系统（GIS）、视觉对象识别技术相结合，可以辅助无人机识别路障并自动避障规划路径，曾经刷爆美国朋友圈的Hovercamera无人机，就应用到了SLAM技术。
- 无人驾驶领域：视觉里程计。SLAM技术可以提供视觉里程计功能，并与GPS等其他定位方式相融合，从而满足无人驾驶精准定位的需求。例如，应用了基于激光雷达技术Google无人驾驶车以及牛津大学MobileRoboticsGroup11年改装的无人驾驶汽车野猫(Wildcat)均已成功路测。
二、SLAM框架
SLAM系统框架如图所示，一般分为五个模块，包括传感器
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