SLAM（Simultaneous Localization and Mapping），译为同步定位与建图，其核心作用是使设备在未知环境中边定位边构建地图，广泛应用于机器人、自动驾驶、增强现实等领域。 精准定位与导航： SLAM通过传感器（如激光雷达、摄像头）实时感知环境并构建地图，同时确定设备在地图中的精确位置。例如，扫地机器人通过SLAM技术可实时更新自身坐标，高效完成清洁任务；自动驾驶汽车能根据环境变化动态规划路线，避开障碍物。 环境感知与建模： 在考古、物流等领域，SLAM可快速构建三维地图模型。考古人员通过设备采集洞穴信息，发现隐藏通道或文物位置；仓储AGV通过SLAM感知货架与货物分布，优化搬运路径。 增强现实交互： SLAM使AR设备能精准叠加虚拟内容。例如博物馆参观者佩戴AR设备时，系统根据实时定位将文物背景故事融入展柜场景，提升沉浸式体验。 在机器人应用中，SLAM 的作用其实是为路径规划提供必要的前提条件，我们可以将整个机器人导航系统看作一个协作流程： SLAM（感知与建模）：回答“我在哪？周围环境是什么样？” 路径规划（决策与规划）：在 SLAM 提供的地图上，回答“我该如何从A点到达B点？” 而SLAM+路径规划的完整的协作流程，我们可以来看一个典型的机器人导航流程： 建图模式： 操作人员通过遥控或引导方式让机器人在环境中漫游。 SLAM系统全程运行，构建出一张精确的全局静态地图，并保存下来。 导航模式： 初始化：机器人启动，加载事先建好的全局地图。SLAM 系统开始工作，利用当前传感器数据与已有地图进行匹配，确定机器人的初始位置（这个过程称为重定位）。 设定目标：用户指定一个目标点（如“去厨房”）。 全局规划：路径规划器（如 A* 算法）在全局地图上计算出一条从当前位置到目标点的最优路径（绿色虚线）。 局部规划与执行： 机器人开始沿着全局路径移动。 SLAM 持续运行，提供精确的实时定位。 局部规划器（如 DWA） 接收全局路径和实时的激光雷达等传感器数据。它会生成一个安全的局部轨迹（蓝色实线），引导机器人跟随全局路径，同时避开突然出现的动态障碍物。 到达目标：机器人最终安全到达目标点。 综上所述，SLAM 是实现机器人路径规划的基石和眼睛，提供了路径规划所必需的“世界模型”和“自我认知”。
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