基础知识
SLAM是Simultaneous Localization and Mapping的缩写，中文译作同时定位与地图构建。
对定位来说，我们可以通过传感器来实现该功能。传感器又分两类，一类是携带于机器人本体上的，例如轮式编码器，相机，激光传感器等；另一类是安装与环境中的，如可通过二维码等来实现。定位时采用的相机也不同，有单目相机，双目相机和深度相机三大类。
经典视觉SLAM框架
- 传感器信息的读取，在视觉SLAM中主要为相机信息的读取和预处理。
- 视觉里程计VO，估算相邻图像间相机的运动。
- 后端优化Optimization，后端接受不同时刻视觉里程计测量的相机位姿以及回环检测的信息，对它们进行优化后，得到全局一致的轨迹和地图。
- 回环检测，判断机器人是否到达过先前的位置。
- 建图，根据估计的轨迹，建立与任务要求对应的地图。
上面是了解SLAM所需要的基础知识，当然还有一些数学知识，在此就不作介绍了，下次将介绍SLAM所考虑的一些基本问题。
