本文檔的目標是對移動機器人的SLAM（同步定位和映射）領域進行教程介紹。關于這個主題有很多論文，但是對于這個領域的新成員來說，要理解實施SLAM所涉及的許多復雜問題，需要花費大量的研究時間。因此，希望能夠以清晰簡潔的方式呈現主題，同時盡量減少理解文檔所需的先決條件。在讀完這篇文章之后，實際上應該可以坐下來執行基本的沖擊。

　　SLAM可以通過多種方式實現。首先，可以使用大量不同的硬件。其次，slam更像是一個概念，而不是一個算法。SLAM中涉及到許多步驟，這些不同的步驟可以使用許多不同的算法來實現。在大多數情況下，我們解釋這些不同步驟的單一方法，但提示其他可能的方法，以便進一步閱讀。

　　寫這篇文章的動機主要是幫助我們更好地理解Slam。通過教授一門學科，人們總是能獲得更好的知識。第二，現有的大滿貫論文大多是理論性的，主要集中在小滿貫領域的創新，這當然是他們的目的。本文的目的是非常實際的，并集中在一個簡單的，基本的SLAM算法，可以作為一個起點，以更好地了解SLAM。對于在Slam中有一些背景知識的人，我們在這里提出了一個使用EKF（擴展卡爾曼濾波器）的Slam的完整解決方案。通過完成，我們并不意味著完美。我們的意思是，我們涵蓋了啟動和運行實現所需的所有基本步驟。必須指出的是，SLAM還沒有完全解決，而且在該領域仍有大量的研究正在進行。

　　為了便于啟動，提供了所有代碼，所以基本上只是下載、編譯、插入硬件（Sick激光掃描儀、ER1機器人）和執行應用程序；即插即用。我們已經使用了Microsoft Visual C，代碼將在.NET Framework 1.1版中編譯。大多數代碼非常簡單，幾乎可以作為偽代碼讀取，因此移植到其他語言或平臺應該很容易。

　　術語slam是同時本地化和映射的縮寫。它最初是由休·杜蘭特·懷特和約翰·J·倫納德根據史密斯、賽爾夫和奇森曼早期的研究成果開發的。杜蘭特·懷特和倫納德最初稱之為“smal”，但后來改變了它以產生更好的影響。SLAM關注的是用移動機器人繪制未知環境的地圖，同時使用

　　SLAM由多個部分組成：地標提取、數據關聯、狀態估計、狀態更新和地標更新。有很多方法可以解決每個較小的部分。我們將展示每個部分的示例。這也意味著可以用一種新的方法來更換某些零件。作為一個例子，我們將用兩種不同的方法來解決地標提取問題，并對這些方法進行評述。其思想是，您可以使用我們的實現，并通過使用您自己的新方法來擴展它。我們決定把重點放在室內環境中的移動機器人上。您可以選擇更改其中的一些算法，以便在不同的環境中使用。

　　SLAM適用于二維和三維運動。我們只考慮二維運動。

　　如果讀者已經熟悉SLAM入門級的一般概念，例如通過大學級別的課程了解該主題，這將非常有幫助。對這一領域的研究有很多很好的介紹，包括。了解一點擴展卡爾曼濾波器（EKF）也很有幫助；介紹來源是。背景信息總是有幫助的，因為它可以讓你更容易地理解本教程，但并不嚴格要求你理解所有的內容。