同步定位与地图构建同步定位与地图构建（SLAM），最早在机器人领域提出，它指的是：机器人从未知环境的未知地点出发，在运动过程中通过重复观测到的环境特征定位自身位置和姿态，再根据自身位置构建周围环境的增量式地图，从而达到同时定位和地图构建的目的。由于SLAM的重要学术价值和应用价值，一直以来都被认为是实现全自主移动机器人的关键技术。自从上世纪80年代SLAM概念的提出到现在，SLAM技术已经走过了30多年的历史。SLAM系统使用的传感器在不断拓展，从早期的声呐，到后来的2D/3D激光雷达，再到单目、双目、RGBD、ToF等各种相机，以及与惯性测量单元IMU等传感器的融合；SLAM的算法也从开始的基于滤波器的方法（EKF、PF等）向基于优化的方法转变，技术框架也从开始的单一线程向多线程演进。