2024年4月4日发(作者：)
同步定位与地图构建
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同步定位与地图构建（SLAM或Simultaneous localization and mapping）是一种
概念：希望机器人从未知环境的未知地点出发，在运动过程中通过重复观测到的地图特征
（比如，墙角，柱子等）定位自身位置和姿态，再根据自身位置增量式的构建地图，从而
达到同时定位和地图构建的目的。
目录
1 操作性定义
2 技术上的问题
2.1 地图构建
2.2 传感
2.3 定位
2.4 建模
3 相关文献
4 参见
5 参考资料
6 外部链接
1 操作性定义
这里说的地图，是用来在环境中定位，以及描述当前环境以便于规划航线的一个概念；
它通过记录以某种形式的感知获取的信息，用以和当前的感知结果相比较，以支撑对现实
定位的评估。在定位评估方面，地图提供的帮助程度，与感知的精度和质量成反相关。地
图通常反映了它被描绘出来的时刻的环境状态，所以它并不一定反映它被使用的时刻的环
境状态。
在误差和噪音条件下，定位和地图构建技术上的复杂度不支持两者同时获得连续的解。
即时定位与地图构建（SLAM）是这样一个概念：把两方面的进程都捆绑在一个循环之中，
以此支持双方在各自进程中都求得连续解；不同进程中相互迭代的反馈对双方的连续解有
改进作用。
地图构建，是研究如何把从一系列传感器收集到的信息，集成到一个一致性的模型上
的问题。它可以被描述为第一核心问题：这个世界长什么样？地图构建的核心部分是环境
的表达方式以及传感器数据的解释。
与之相比，定位，是在地图上估测机器人的坐标和姿势形态的问题；换而言之，机器
人需要回答这里的第二核心问题，我在哪？典型的解包含以下两个方面：追踪——通常机
器人的初始位置已知；全局定位——通常只给出很少，甚至不给出有关于起始位置环境特
征的先验信息。
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