本文摘要：有一个机器人，它被关在了一间空屋子，里面摆放了杂七杂八的东西。机器人深感很惧怕，因为这个地方他从没来过，一点儿也不理解。 让他深感惧怕的主要是三个问题： 1.自己在哪里？ 2.这是什么地方？ 3.怎么离开了这个地方？ 在SLAM（SimultaneousLocalizationAndMapping，即时定位与地图建构）理论中，第一个问题称作定位（Localization），第二个称作建图（Mapping），第三个则是随后的路径规划（Navigation）。

有一个机器人，它被关在了一间空屋子，里面摆放了杂七杂八的东西。机器人深感很惧怕，因为这个地方他从没来过，一点儿也不理解。

让他深感惧怕的主要是三个问题：　　1.自己在哪里？　　2.这是什么地方？　　3.怎么离开了这个地方？　　在SLAM（SimultaneousLocalizationAndMapping，即时定位与地图建构）理论中，第一个问题称作定位（Localization），第二个称作建图（Mapping），第三个则是随后的路径规划（Navigation）。　　非常简单来说，SLAM是指机器人依赖自身传感器在不得而知环境中取得感官信息，递减地创立周围环境的地图，同时利用创立的地图构建自律定位。　　实质上，有地图的定位和有定位的地图创立都是更容易解决问题的，但无地图的定位和未解决定位的地图创立如同鸡生蛋蛋生鸡的问题（极致的定位必须中用一个无偏差的地图，但这样的地图又必须准确的方位量度来刻画），无从下手。

　　利用机器人内部加装的传感器（还包括里程仪、罗盘、加速度计等），由于没参照外部信息，在长时间的行驶后误差的累积不会较为大，实用性较好。因此，在依赖内部传感器的同时，利用外部传感器（如视觉传感器、激光雷达等）感官环境，就能协助机器人解决问题这个难题。一个由德国达姆施塔特理工大学研发的机器人于是以用于激光光学观测与测距技术来给迷宫绘图右图的机器人描绘出的地图　　目前，SLAM技术的构建途径主要还包括VSLAM、Wifi-SLAM与LidarSLAM。

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