SLAM指的是机器人在自身位置不确定的条件下，在完全未知环境中创建地图,同时利用地图进行自主定位和导航。

SLAM问题可以描述为:机器人在未知环境中从- -个未知位置开始移动，在移动过程中根据位置估计和传感器数据进行自身定位,同时建造增量式地图。

定位(localization):机器人必须知道自己在环境中位置。

建图(mapping):机器人必须记录环境中特征的位置(如果知道自己的位置)

SLAM :机器人在定位的同时建立环境地图

其基本原理是运过概率统计的方法,通过多特征匹配来达到定位和减少定位误差的。

Sk表示传感器测试获取数据, Mk-1表示第K-1时刻的局部地图, Rk表示K时刻机器人的位姿。

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