什么是SLAM？
SLAM是Simultaneous Localization and Mapping的缩写，意为“同步定位与建图”。它是指搭载特定传感器的主体，在没有环境先验信息的情况下，在运动过程中通过重复观测到的地图特征（如墙角等），建立环境模型，并定位自身位置和姿态。由于定位和建图过程中均存在误差，因此二者会相互影响。主体运动越准确，建立的模型越精确;反之，模型越精确，主体的定位也就越准确，进而形成良性循环。
根据传感器类型的不同，SLAM主要可以分为激光SLAM和视觉SLAM两大类。激光SLAM研究较早，技术和应用均比较成熟。而视觉SLAM则起步较晚，但随着相机、芯片等硬件性能的提高和计算机视觉领域研究方法的不断创新，视觉SLAM已经取得了长足的进步，开始广泛应用于机器人领域。
SLAM技术主要应用于哪些领域？
机器人：SLAM技术可帮助机器人实现自主定位导航。
无人机：SLAM技术可以快速构建局部3D地图，并与地理信息系统（GIS）、视觉对象识别技术相结合，可以辅助无人机识别路障并自动避障规划路径。
自动驾驶：SLAM技术可用于实现自动驾驶车辆的实时地图构建和定位，从而提高车辆的精度和安全性。
增强现实：SLAM技术可用于增强现实中识别和跟踪AR对象，从而实现更加逼真的虚拟场景。
行业应用：包括消防安全、林业普查、数字工厂、VR实景等。
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