SLAM是Simultaneous Localization and Ming（同時定位與地圖構建）的縮寫。它是指在未知環(huán)境中，通過機器人自身感知和運動，同時實現(xiàn)自身位置估計（定位）和環(huán)境地圖構建的過程。

　　傳感器數(shù)據(jù)：SLAM依賴于來自機器人傳感器的數(shù)據(jù)，例如激光雷達、攝像頭、慣性測量單元（IMU）等。這些傳感器收集環(huán)境的信息，如距離、角度、速度等，用于構建地圖和定位機器人。

　　運動模型：運動模型描述了機器人如何根據(jù)控制輸入（如輪速、航向角變化）移動。SLAM算法通過運動模型預測機器人的下一個位置，這種預測與傳感器數(shù)據(jù)結九游體育合用于定位。

　　感知模型：感知模型描述了機器人在當前位置時，預期的傳感器數(shù)據(jù)是什么樣子。它幫助算法評估機器人當前位置的可能性，與實際傳感器數(shù)據(jù)進行對比和調整。

　　數(shù)據(jù)關聯(lián)與地圖更新：SLAM算法需要解決數(shù)據(jù)關聯(lián)問題，即如何將來自不同時間步的傳感器數(shù)據(jù)與地圖中的已知位置和特征關聯(lián)起來。地圖更新涉及將新的測量信息整合到現(xiàn)有地圖中，保持地圖的一致性和性。