即時定位與地圖構建

SLAM概念

同步定位與建圖（Simultaneous Localization and Mapping，簡稱SLAM）問題可以描述為：機器人在未知環境中從一個未知位置開始移動,在移動過程中根據位置和地圖進行自身定位，同時在自身定位的基礎上建造增量式地圖，實現機器人的自主定位和導航。

有理解力的SLAM：語義SLAM，精準感知並適應環境

將語義分析與SLAM有效融合，增強機器對環境中相互作用的理解能力，為機器人賦予了複雜環境感知力和動態場景適應力。

有廣度的SLAM：100萬平米強大建圖能力

藉助高效的環境識別、智慧型分析技術，機器人將擁有室內外全場景範圍高達100萬平米的地圖構建能力。

有精度的SLAM：高精度定位領先算法

SLAM2.0可在任何地點進行開機識別、全局定位，精準度高達±2cm。

有時效的SLAM：動態地圖實時更新

根據感測器回傳數據，與原有地圖進行分析比對，完成動態實時更新，實現life-long SLAM。

SLAM最早由Smith、Self和Cheeseman於1988年提出。由於其重要的理論與套用價值，被很多學者認為是實現真正全自主移動機器人的關鍵。