SLAM（Simultaneous Localization And Mapping，同步定位与建图）是机器人领域核心的导航技术，通过传感器数据实时构建环境地图并确定自身位置。以下是关键知识点：
1. 技术概述 🧭
- SLAM结合激光雷达、视觉、IMU等多种传感器，实现环境感知与定位的闭环。
- 常见算法包括：
- EKF-SLAM（扩展卡尔曼滤波）
- Graph-SLAM（图优化）
- 基于特征点的视觉SLAM（如ORB-SLAM）
- 适用场景：自动驾驶、无人机、服务机器人等。
2. 核心挑战 ⚠️
- 计算复杂度：需实时处理大量数据。
- 传感器噪声：影响地图精度与定位稳定性。
- 初始化问题：初始位置误差可能导致全局失效。
3. 应用场景扩展 🌐
- 工业巡检：机器人自主导航并绘制工厂环境地图。
- 家庭服务：扫地机器人通过SLAM实现路径规划。
- 应急救援：在未知环境中快速定位并构建地图。
如需深入理解SLAM的数学原理，可参考 机器人学基础：SLAM数学详解。对于实际应用案例，建议查看 SLAM在自动驾驶中的实践。