“ SLAM是什么？

   根据Wikipedia的介绍：“Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) is the computational problem of constructing or updating a map of an unknown environment while simultaneously keeping track of an agent’s location within it.”

SLAM问题可以简单描述为: 机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动,在移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位,同时在自身定位的基础上建造增量式地图，实现机器人的自主定位和导航。

如果说激光雷达等传感器是机器人的眼睛的话，那么SLAM就是控制机器人如何自主定位行走的小脑，有着更为重要和关键的作用。

至于Slam技术为什么这么重要，用SLAM技术发烧友Guang Ling的话说：一个机器人也好，无人汽车也好，其中最核心，最根本的问题有四个，定位技术（Localization）, 跟踪技术（Tracking）, 路径规划技术（Path Planning）, 还有就是控制技术（Controlling）。 而这四个问题中的前三个，SLAM都扮演了最核心的功能， 其意义，打个比方，就像移动互联网时代中，wifi和3/4G数据传输技术对手机的意义，是一样的。扮演一个最核心，也是最不可或缺的角色。

SLAM现在已经深入应用到各个领域，从最早的扫地机器人，各类室内服务机器人，AR、无人机，到无人辅助驾驶，都离不开SLAM这一核心技术。而同一行业的SLAM应用，也有使用激光雷达和摄像头两种不同的传感器。

不同种类传感器

 作为立志于做最好的机器人眼睛的北醒光子，同样也重视机器人的小脑——SLAM技术的开发。北醒SLAM已推出v1.0版本，实现了建图、避障、导航三项功能。

（1）建图

    该功能分为手动建图和自动建图两部分，其目的均是建立一幅指导 SLAM 模块进行避障和 导航的全局二维地图，以便模块在接收到导航目标指令时先进行初步的最优路径判断。手动建图功能只需要远程遥控带有 SLAM 模块的移动底盘经过需要建图的场景区域即可。自动建图则要求场景在激光雷达扫描的平面上是一个封闭环境，以使SLAM模块能够正确找到自动建图终点 （即探测平面中不存在未建图区域）。使用时，自动建图只需发送相关功能指令，本模块就可以在避免与场景中障碍物碰撞的情况下自动探索场景并建立封闭的二维平面地图。

（2）避障

    北醒 SLAM 模块对于静态、运动障碍物都有 一定的适应性，在模块控制下的移动底盘将对障碍物保持 10cm 左右的安全距离。SLAM模块在运行的全过程中仍然不断更新完善其内部建图， 使得场景中障碍物位置发生改变、或存在部分移动的障碍物的情况下，北醒 SLAM 模块仍然能够正确指导移动底盘在场景中避障、导航。

（3）导航

    北醒 SLAM 模块在导航过程中始终选择最 短路径，并且会根据场景中障碍物的变化实时优 化局部规划路径。在导航过程中模块会力求不与 环境中的障碍物产生碰撞。根据用户实际使用需 求，SLAM 模块可以通过算法上的调整对于建图 区域以外的导航目标点提供两种应对策略：提示 指令谬误并忽略导航要求，或者自动探索场景区域寻找可能的通过路径。

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