要的理论与使用价值，被许多专家认为是完成真实全自立移动机器人的要害。
有了解力的slam：语义slam，精准感知并习气环境。将语义分析与slam有用交融，增强机器对环境中彼此作用的了解才能，为机器人赋予了凌乱环境感知力和动态场景习力量。
有广度的slam：100万平米健壮建图才能。凭仗高效的环境辨认、智能分析技能，机器人将具有室表里全场景规模高达100万平米的地图构建才能。
有精度的slam：高精度定位抢先算法。slam2.0可在任何地址进行开机辨认、全局定位，精准度高达±2cm。
有时效的slam：动态地图实时更新。根据传感器回传数据，与原有地图进行分析比对，结束动态实时更新，完成life-long slam。
【分类】
当前用在slam上的sensor首要分两大类，激光雷达和摄像头。激光雷达有单线多线之分，角分辩率及精度也各有千秋。而vslam则首要用摄像头来完成，摄像头品种繁复，首要分为单目、双目、单目规划光、双目规划光、tof几大类。他们的中心都是获取rgb和depth map(深度信息)。因为sensor和需要的不一样，slam的呈现方法略有差异。大致可以分为激光slam（也分2d和3d）和视觉slam（也分sparse、semidense、dense）两类，但其首要思路迥然不一样。
国内的科沃斯、塔米扫地机经过用slam算法联系激光雷达或许摄像头的办法，让扫地机可以高效制造室内地图，智能分析和方案扫地环境，然后成功让自个步入了智能导航的阵列。
【无人驾御】
谷歌无人驾御车让咱们晓得到了根据激光雷达技能的lidar slam。lidar slam是指使用激光雷达作为外部传感器，获取地图数据，使机器人完成同步定位与地图构建。尽管本钱高昂，但当前中止是最平稳、最可靠、高功能的slam方法。
【虚拟实际】
许多vr使用需要用到slam技能，定位只是一个feature，途径记载、3d重构、地图构建都可所以slam技能的输出。
机械原理考研宝典（附习题精选与详解）
机械方案考研宝典（附习题精选与详解）
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