最近小編被問到什么是SLAM方法，咦，這是什么黑科技，小編我還沒來得及研究呢。還好艾吉威有高能研發團，他們一定知道，于是小編轉而求助艾吉威研發工程師，邀請他們為大家答疑解惑。關于SLAM，請參考艾吉威研發工程師姜工的見解。

1.什么是SLAM
　　Slam(Simultaneous Localization And Mapping,同時定位和建圖)，即利用傳感器來進行機器人的自身定位以及對周圍環境的建圖。當機器人來到一個陌生的環境中時，它需要迅速的建立自身與環境的關系，“我現在在哪里？”“我要去哪里？”“我從哪里來？”，“我現在要干什么？”“我現在看到的世界是什么樣子？”“我能在已有的抽象世界中定位我的位置嗎？”等一系列問題，依據這些問題，機器人能完美的做出回答即是SLAM方法需要解決的。

2.SLAM方法實現的4要素
　　SLAM方法在實現的時候主要要考慮以下4個方面：
1. 地圖表示問題，這個需要根據實際場景需求去抉擇。
2. 信息感知問題，需要考慮如何全面的感知外界環境，一般SLAM使用外界環境感知傳感器分為視覺導航傳感器，如攝像機，激光導航傳感器，如激光掃描儀。
3. 數據關聯問題，不同的傳感器的數據類型、時間戳、坐標系表達方式各有不同，需要統一處理。
4. 定位與構圖問題，就是指怎么實現位姿估計和建模，這里面涉及到很多數學問題，物理模型建立，狀態估計和優化等。

3.SLAM分類

　　SLAM大概可分為激光SLAM（也分2D和3D）和視覺SLAM兩大類。

　　關于激光SLAM 2D， 就是SLAM定位時，僅用單線激光傳感器，在激光傳感器掃描的這一個平面上進行二維定位，在獲取精密的二維定位后，在此基礎上解算三維激光點云，成為一個完整的空間三維數據。

　　同理，激光SLAM 3D，就是要用三維激光傳感器，獲取三維數據，然后通過三維數據的特征點匹配進行定位，然后在三維定位基礎上，來計算和匹配完整的三維數據，最后得到其位姿。

　　關于視覺SLAM系統主要分為四個模塊：攝像頭、后端、建圖、回環檢測。其過程為，視覺SLAM靠一個攝像頭來感知周圍的世界并評估自身的位姿，它需要利用視覺里程計來通過相鄰兩張相片計算姿態參數估算距離角度以及恢復圖像上各點的位置，由于有累積誤差需要后端優化，對于周圍環境的感知需要地圖構建并配準，然后需要回環檢測計算閉合誤差并修正，最后得到準確的機器人位姿。

4.SLAM的未來

　　SLAM將來的發展趨勢有兩大類：一是朝輕量級、小型化方向發展，讓SLAM能夠在嵌入式或手機等小型設備上良好運行，然后考慮以它為底層功能的應用。因為在絕大多數場合中，真正目的都是實現機器人、AR/VR設備的功能，比如說運動、導航、教學、娛樂，而SLAM是為上層應用提供自身的一個位姿估計。在這些應用中，我們不希望SLAM占用所有計算資源，所以對SLAM的小型化和輕量化有非常強烈的需求。另一方面則是利用高性能計算設備，實現精密的三維重建、場景理解等功能。在這些應用中，我們的目的是完美地重建場景，而對于計算資源和設備的便攜性則沒有多大限制。