SLAM 技术的发展距今已有 30 余年的历史，涉及的技术领域众多。由于本身包含许多步骤，每一个步骤均可以使用不同算法实现，机器人定位导航方案的SLAM 技术也是机器人和计算机视觉领域的热门研究方向。

SLAM 的英文全程是 Simultaneous Localization and Mapping，中文称作「同时定位与地图创建」。SLAM 试图解决这样的问题：一个机器人在未知的环境中运动，如何通过对环境的观测确定自身的运动轨迹，同时构建出环境的地图。SLAM 技术正是为了实现这个目标涉及到的诸多技术的总和。

机器人定位导航方案之SLAM 技术涵盖的范围非常广，按照不同的传感器、应用场景、核心算法，SLAM 有很多种分类方法。按照传感器的不同，可以分为基于激光雷达的 2D/3D SLAM、基于深度相机的 RGBD SLAM、基于视觉传感器的 visual SLAM（以下简称 vSLAM）、基于视觉传感器和惯性单元的 visual inertial odometry（以下简称 VIO）。

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基于激光雷达的 2D SLAM 相对成熟，早在 2005 年，Sebastian Thrun 等人的经典著作《概率机器人学》将 2D SLAM 研究和总结得非常透彻，基本确定了激光雷达 SLAM 的框架。目前常用的 Grid Mapping 方法也已经有 10 余年的历史。2016 年，Google 开源了激光雷达 SLAM 程序 Cartographer，可以融合 IMU 信息，统一处理 2D 与 3D SLAM 。目前 2D SLAM 已经成功地应用于扫地机器人中。

基于深度相机的 RGBD SLAM 过去几年也发展迅速。自微软的 Kinect 推出以来，掀起了一波 RGBD SLAM 的研究热潮，短短几年时间内相继出现了几种重要算法，例如 KinectFusion、Kintinuous、Voxel Hashing、DynamicFusion 等。微软的 Hololens 应该集成了 RGBD SLAM，在深度传感器可以工作的场合，它可以达到非常好的效果。

视觉传感器包括单目相机、双目相机、鱼眼相机等。由于视觉传感器价格便宜，在室内室外均可以使用，因此 vSLAM 是研究的一大热点。早期的 vSLAM 如 monoSLAM 更多的是延续机器人领域的滤波方法。现在使用更多的是计算机视觉领域的优化方法，具体来说，是运动恢复结构（structure-from-motion）中的光束法平差（bundle adjustment）。在 vSLAM 中，按照视觉特征的提取方式，又可以分为特征法、直接法。当前 vSLAM 的代表算法有 ORB-SLAM、SVO、DSO 等。

视觉传感器对于无纹理的区域是没有办法工作的。惯性测量单元（IMU）通过内置的陀螺仪和加速度计可以测量角速度和加速度，进而推算相机的姿态，不过推算的姿态存在累计误差。视觉传感器和 IMU 存在很大的互补性，因此将二者测量信息进行融合的 VIO 也是一个研究热点。按照信息融合方式的不同，VIO 又可以分为基于滤波的方法、基于优化的方法。VIO 的代表算法有 EKF、MSCKF、preintegration、OKVIS 等。Google 的 Tango 平板就实现了效果不错 VIO。

总的来说，相比于基于激光雷达和基于深度相机的 SLAM，基于视觉传感器的 vSLAM 和 VIO 还不够成熟，操作比较难，通常需要融合其他传感器或者在一些受控的环境中使用。