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现在在资源市场，种种机械视觉与激光雷达一片火热。
SLAM（Simultaneous Localization And Mapping），即同时定位与地图构建， SLAM手艺关于机械人或其他智能体的行动和交互能力至为要害，由于它代表了这种能力的基础：知道自己在那里，知道周围情形怎样，进而知道下一步该怎样自主行动 ？梢运低ǔＳ涤幸欢ㄐ卸芰Φ闹悄芴宥加涤心持中问降SLAM系统。
这种能力可以形貌为：将一个机械人放入未知情形中的未知位置，是否有步伐让机械人一边逐步描绘出此情形完全的地图，同时一边决议机械人应该往哪个偏向行进。例如扫地机械人就是一个很典范的SLAM问题，所谓完全的地图（a consistent map）是指不受障碍行进到房间可进入的每个角落。SLAM最早由Smith、Self和Cheeseman于1988年提出。由于其主要的理论与应用价值，被许多学者以为是实现真正全自主移念头械人的要害。
当你来到一个生疏的情形时，为了迅速熟悉情形并完成自己的使命（好比找饭店，找旅馆），你应当做以下事情：
a.用眼睛视察周围地标如修建、大树、花坛等，并记着他们的特征（特征提。
b.在自己的脑海中，凭证双目获得的信息，把特征地标在三维地图中重修出来（三维重修）
c.当自己在行走时，一直获取新的特征地标，并且校正自己头脑中的地图模子（bundle adjustment or EKF）
d.凭证自己前一段时间行走获得的特征地标，确定自己的位置（trajectory）
e.当无意中走了很长一段路的时间，和脑海中的以往地标举行匹配，看一看是否走回了原路（loop-closure detection）。现实这一步无关紧要。
以上五步是同时举行的，因此是simultaneous localization and mapping。
在未来的种种SLAM算法导航中，基于激光雷达的激光SLAM和基于机械视觉的视觉SLAM（VSLAM）是两种研究最多、最可能大规模落地应用的SLAM，基本代表着第三代AGV导航手艺的生长偏向。
在这两种SLAM导航方法中，现在应用较多的是激光SLAM，激光SLAM脱胎于早期的基于测距的定位要领(如超声和红外单点测距)。激光雷达距离丈量较量准确，误差模子简朴，在强光直射以外的情形中运行稳固，反响信息自己包括直接的几何关系，使得机械人的路径妄想和导航变得直观。激光SLAM理论研究也相对成熟，落地产品更富厚。
VSLAM，它可以从情形中获取海量的、富于冗余的纹理信息，拥有超强的场景辨识能力。早期的视觉SLAM基于滤波理论，其非线性的误差模子和重大的盘算量成为了它适用落地的障碍。近年来，随着具有希罕性的非线性优化理论(Bundle Adjustment)以及相机手艺、盘算性能的前进，实时运行的视觉SLAM已经不再是梦想。