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MATLAB算法实战应用案例精讲-【人工智能】SLAM（概念篇）
作者：Li_阴宅 | 2024-08-29 14:37:29
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MATLAB算法实战应用案例精讲-【人工智能】SLAM（概念篇）
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前言
SLAM是Simultaneous Localization and Mapping的缩写，意为“同时定位与建图 （同步定位与地图构建）”，是业界公认视觉领域空间定位技术的前沿方向。它是指运动物体自身位置不确定的条件下，根据传感器的信息，一边计算自身位置，一边构建环境地图的过程,同时利用地图进行自主定位和导航。它主要用于解决机器人在未知环境运动时，如何通过对环境的观测确定自身的定位和运动轨迹，同时构建出周围环境的地图。
机器人从一个未知的位置出发, 在一个分布着人造或者自然路标(或称为特征) 的未知环境中运动。机器人根据己知的运动学模型或者里程计信息推定自己的位置(Dead Reckoning),同时利用自身安装的传感器测量其附近的路标相对于自己的位置,同时建造增量式地图。SLAM 技术的目标就是在实现机器人全局定位的同时, 根据观测到的环境路标递增地建立机器人的导航地图。
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