SLAM的重要學術價值和應用價值，一直以來都被認為是實現(xiàn)全自主移動機器人

　　通俗的來講，SLAM技術就是回答兩個問題：“我在哪兒?”“我周圍是什么?”，

　　就如同人到了一個陌生環(huán)境中一樣，SLAM試圖要解決的就是恢復出觀察者自身

　　SLAM技術最早可追溯到1986年，Smith的系列論文《空間位置的表達與估計》，

　　研究和解決未知環(huán)境中的機器人導航問題。但早期的SLAM往往依賴價格昂貴或

　　在國內(nèi)，SLAM的研究雖起步較晚，但發(fā)展迅速。陳白帆等人將粒子群優(yōu)化引入

　　FastSLAM中，對預估粒子進行更新，調(diào)整粒子的建議分布使預測粒子更集中于

　　朱磊等人在未知環(huán)境的SLAM中使用人工魚群算法對預測粒子進行更新，使得預

　　國內(nèi)在面向大尺度環(huán)境中的SLAM問題，提出平方根容積Rao-Blackwillised粒

　　針對基于容積卡爾曼濾波器的無人水下航行器SLAM過程中存在模型參數(shù)改變后，

　　針對多機器人視覺協(xié)同SLAM，提出一種團隊共享路標信息的多機器人視覺SLAM

　　算法，改進了FastSLAM使之適用于多機器人協(xié)作。該算法加快了對大規(guī)模未知

　　針對災后救援建筑物內(nèi)部層次化SLAM，提出九游體育官網(wǎng)一種基于圖形分割的區(qū)域劃分方法，

　　該方法在解決SLAM計算量遞增問題的基礎上，最小化相關信息損失，確保全局

　　針對單一傳感器精度低、抗干擾性差的特點，提出一種基于Bayes方法的激光

　　針對巷道狹窄,易于發(fā)生碰撞的問題,在估價函數(shù)中引入了碰撞威脅代價,避免鏟