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定位在自動駕駛中占據(jù)著不可替代的地位，而且未來有著可期的發(fā)展
目前自動駕駛中的定位都是依賴RTK配合高精地圖，這給自動駕駛的落地增加了不少成本與難度　試想一下人類開車，并非需要知道自己的全局高精定位及周圍的詳細環(huán)境，有一條全局導航路徑并配合車輛在該路徑上的位置，也就足夠了，而這里牽涉到的，便是SLAM領域的關鍵技術　


SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)，也稱為CML (Concurrent Mapping and Localization)，即時定位與地圖構建，或并發(fā)建圖與定位
　 什么是SLAM 　問題可以描述為：將一個機器人放入未知環(huán)境中的未知位置，是否有辦法讓機器人一邊逐步描繪出此環(huán)境完全的地圖，同時一邊決定機器人應該往哪個方向行進　例如掃地機器人就是一個很典型的SLAM問題，所謂完全的地圖（a consistent map）是指不受障礙行進到房間可進入的每個角落　

　 　 SLAM#早由Smith、Self和Cheeseman于1988年提出　由于其重要的理論與應用價值，被很多學者認為是實現(xiàn)真正全自主移動機器人的關鍵　 　 模擬人類來到一個陌生的環(huán)境時，為了迅速熟悉環(huán)境并完成自己的任務（比如找飯館，找旅館），這時應當依次做以下事情： 　

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