即时定位地图构建（Simultaneous Localization and Mapping，简称SLAM）是一种在未知环境中进行自主导航的技术。它允许机器人或自动驾驶车辆在没有先验地图信息的情况下，通过传感器数据来同时完成两个任务：定位（确定自己在环境中的位置）和地图构建（创建环境的地图）。SLAM技术的核心在于通过使用传感器如相机、激光雷达等，实时获取环境信息，并利用这些信息来估计机器人的运动状态和构建环境的三维模型。
SLAM技术广泛应用于机器人、自动驾驶、无人机等领域，其主要目的是解决机器人在未知环境中的定位与地图构建问题。SLAM系统通常包括传感器数据采集、前端里程计、后端优化、回环检测和地图构建等模块。通过这些模块的协同工作，SLAM系统能够实现机器人的自主导航和环境建模。
SLAM技术的发展经历了从简单的激光SLAM到复杂的视觉SLAM的过程，其中视觉SLAM又包括单目、双目和RGB-D SLAM等多种形式。近年来，基于三维的VSLAM技术越来越主流，因为它能够提供更高精度的地图和更丰富的环境感知信息。
SLAM技术的重要性不言而喻，有人甚至称其为无人驾驶技术的灵魂。它不仅能够帮助机器人在未知环境中自主导航，还能为其他领域的应用提供精确的环境模型和定位信息。
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