关闭。
单词slam做动词可以翻译为（使）砰地关上。单词slam做动词可以翻译为用力一放、使劲一推、猛劲一摔。动词slam做动词可以翻译为猛烈抨击。
slam作名词的意思表示猛击。猛然关闭的声音。slam作动词的意思表示砰然关上。猛力打击，碰撞。词态变化：复数slams。第三人称单数slams。过去式slammed。过去分词:slammed。现在分词slamming。
SLAM与VSLAM的区别：
SLAM：是同步定位与地图构建，是指根据传感器的信息，一边计算自身位置，一边构建环境地图的过程，解决在未知环境下运动时的定位与地图构建问题。
VSLAM：则更为高级，是基于视觉的定位与建图，中文也叫视觉SLAM，相当于装上眼睛，通过眼睛来完成定位和扫描，更加精准和迅速。
SLAM简介：
SLAM (simultaneous localization and mapping),也称为CML (Concurrent Mapping and Localization), 即时定位与地图构建，或并发建图与定位。
问题可以描述为：将一个机器人放入未知环境中的未知位置，是否有办法让机器人一边移动一边逐步描绘出此环境完全的地图，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。
SLAM20：
有理解力的SLAM：语义SLAM，精准感知并适应环境。
将语义分析与SLAM有效融合，增强机器对环境中相互作用的理解能力，为机器人赋予了复杂环境感知力和动态场景适应力。
有广度的SLAM：100万平米强大建图能力。
借助高效的环境识别、智能分析技术，机器人将拥有室内外全场景范围高达100万平米的地图构建能力。
有精度的SLAM：高精度定位领先算法。
SLAM20可在任何地点进行开机识别、全局定位，精准度高达±2cm。
有时效的SLAM：动态地图实时更新。
根据传感器回传数据，与原有地图进行分析比对，完成动态实时更新，实现life-long SLAM。
1）纯视觉局限性
视觉SLAM容易受图像遮挡,光照变化,运动物体干扰,弱纹理场景等影响,单目视觉无法测量尺度,深度信息往往无法直接获取,仅通过单张图像无法获得像素的深度信息,需要通过三角测量的方法来估计地图点的深度。
此外单目纯旋转运动无法估计,快速运动时易丢失。
2）IMU局限性
IMU可以获取加速度和角速度信息,而且输出频率较高,但是IMU获取的测量量由于是通过积分运算得到的,不可避免的存在误差累积。
对于短时间的位姿测量效果较好,但是长时间就会存在较大误差。
3)二者结合优势
视觉与IMU融合之后会弥补各自的劣势，可利用视觉定位信息来估计IMU的零偏，减少IMU由零偏导致的发散和累积误差。
IMU可以为视觉提供快速运动时的定位，IMU可以提供尺度信息，避免单目无法测尺度。
嵌牛导读： SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 是业界公认视觉领域空间定位技术的前沿方向，中文译名为「同步定位与地图构建」，它主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位和地图构建问题。
嵌牛鼻子： 有人就曾打比方，若是手机离开了 WIFI 和数据网络，就像无人车和机器人，离开了 SLAM 一样。
嵌牛正文： 目前科技发展速度飞快，想让用户在 AR/VR、机器人、无人机、无人驾驶领域体验加强，还是需要更多前沿技术做支持，SLAM 就是其中之一。实际上，有人就曾打比方，若是手机离开了 WIFI 和数据网络，就像无人车和机器人，离开了 SLAM 一样。
在 VR/AR 方面，根据 SLAM 得到地图和当前视角对叠加虚拟物体做相应渲染，这样做可以使得叠加的虚拟物体看起来比较真实，没有违和感。在无人机领域，可以使用 SLAM 构建局部地图，辅助无人机进行自主避障、规划路径。在无人驾驶方面，可以使用 SLAM 技术提供视觉里程计功能，然后跟其他的定位方式融合。机器人定位导航方面，SLAM 可以用于生成环境的地图。基于这个地图，机器人执行路径规划、自主探索、导航等任务。
SLAM 技术的发展距今已有 30 余年的历史，涉及的技术领域众多。由于本身包含许多步骤，每一个步骤均可以使用不同算法实现，SLAM 技术也是机器人和计算机视觉领域的热门研究方向。
SLAM 的英文全程是 Simultaneous Localization and Mapping，中文称作「同时定位与地图创建」。SLAM 试图解决这样的问题：一个机器人在未知的环境中运动，如何通过对环境的观测确定自身的运动轨迹，同时构建出环境的地图。SLAM 技术正是为了实现这个目标涉及到的诸多技术的总和。
SLAM 技术涵盖的范围非常广，按照不同的传感器、应用场景、核心算法，SLAM 有很多种分类方法。按照传感器的不同，可以分为基于激光雷达的 2D/3D SLAM、基于深度相机的 RGBD SLAM、基于视觉传感器的 visual SLAM（以下简称 vSLAM）、基于视觉传感器和惯性单元的 visual inertial odometry（以下简称 VIO）。
基于激光雷达的 2D SLAM 相对成熟，早在 2005 年，Sebastian Thrun 等人的经典著作《概率机器人学》将 2D SLAM 研究和总结得非常透彻，基本确定了激光雷达 SLAM 的框架。目前常用的 Grid Mapping 方法也已经有 10 余年的历史。2016 年，Google 开源了激光雷达 SLAM 程序 Cartographer，可以融合 IMU 信息，统一处理 2D 与 3D SLAM 。目前 2D SLAM 已经成功地应用于扫地机器人中。
基于深度相机的 RGBD SLAM 过去几年也发展迅速。自微软的 Kinect 推出以来，掀起了一波 RGBD SLAM 的研究热潮，短短几年时间内相继出现了几种重要算法，例如 KinectFusion、Kintinuous、Voxel Hashing、DynamicFusion 等。微软的 Hololens 应该集成了 RGBD SLAM，在深度传感器可以工作的场合，它可以达到非常好的效果。
视觉传感器包括单目相机、双目相机、鱼眼相机等。由于视觉传感器价格便宜，在室内室外均可以使用，因此 vSLAM 是研究的一大热点。早期的 vSLAM 如 monoSLAM 更多的是延续机器人领域的滤波方法。现在使用更多的是计算机视觉领域的优化方法，具体来说，是运动恢复结构（structure-from-motion）中的光束法平差（bundle adjustment）。在 vSLAM 中，按照视觉特征的提取方式，又可以分为特征法、直接法。当前 vSLAM 的代表算法有 ORB-SLAM、SVO、DSO 等。
视觉传感器对于无纹理的区域是没有办法工作的。惯性测量单元（IMU）通过内置的陀螺仪和加速度计可以测量角速度和加速度，进而推算相机的姿态，不过推算的姿态存在累计误差。视觉传感器和 IMU 存在很大的互补性，因此将二者测量信息进行融合的 VIO 也是一个研究热点。按照信息融合方式的不同，VIO 又可以分为基于滤波的方法、基于优化的方法。VIO 的代表算法有 EKF、MSCKF、preintegration、OKVIS 等。Google 的 Tango 平板就实现了效果不错 VIO。
总的来说，相比于基于激光雷达和基于深度相机的 SLAM，基于视觉传感器的 vSLAM 和 VIO 还不够成熟，操作比较难，通常需要融合其他传感器或者在一些受控的环境中使用。
转51cto
一、SLAM建图机器人
在驱动机器人动起来后，我们可以开始考虑让机器人在实际环境中自主导航了。自主导航需要SLAM技术，要利用机器人的传感器数据构建地图，主要包含以下内容：ROS中的地图、创建地图、利用rosbag记录数据和启动地图服务器以及查看地图。
1、ROS中的地图
map_server包中地图存储在一对文件中,一个YAML文件，一个image文件。YAML文件描述了地图元数据，并命名了图像文件， 图像文件对占用数据进行编码。
11 图像文件
图像文件以对应像素的颜色描述环境中每个单元格的占用状态。 在标准配置中，更白的像素是空闲的，被占用的空间具有更黑的像素，中间颜色的像素表示未知。 接受彩色图像，但颜色值会被平均为灰度值。一般而言，大多数流行的图像格式得到广泛支持。
12YAML文件
（待研究）
二、机器人必备硬件
1差分轮式机器人（即通过控制机器人左右两轮的行进速度，实现机器人的各种运动，并且一般会有一到两个复制支撑的万向轮），可以使用Twist速度指令控制。
linear：线速度
angular：角速度
2机器人必须安装深度传感器（激光雷达或Kinect）
深度信息：图像深度是指存储每个像素所用的位数，也用于量度图像的色彩分辨率。图像深度确定彩色图像的每个像素可能有的颜色数，或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数。它决定了彩色图像中可出现的最多颜色数，或灰度图像中的最大灰度等级。
（待研究）
3机器人外形最好是方形或圆形
三、gmpping的应用
1安装gmapping功能包
$sudo apt-get install ros-kinetic-gmapping
2配置gmapping节点
（报错，待研究）
3启动gmapping演示，配置激光雷达，开始仿真
（报错，待研究）
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