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slam技术介绍
SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）是一种机器人技术，它可以让机器人在未知环境中自主定位和建立地图。
SLAM技术可以让机器人在未知环境中自主定位，并建立地图，从而实现自主导航。
SLAM技术可以利用传感器（如激光雷达、摄像头等）收集环境信息，并利用机器人的运动信息，建立环境的地图，从而实现自主导航。
slam算法的研究意义
slam算法的意义是为了达到实时性能。slam算法是实现机器人定位、建图、路径规划的一种算法。
SimultaneousLocalizationandMapping(SLAM)原本是Robotics领域用来做机器人定位的，最早的SLAM算法其实是没有用视觉camera，Robotics领域一般用LaserRangeFinder来做SLAM。
其中一个原因是SLAM对实时性要求比较高，而要做到比较精确、稳定、可靠、适合多种场景的方案一般计算量相对较大，目前移动式设备的计算能力还不足够支撑这么大的计算量，为了达到实时性能，往往需要在精确度和稳定性上做些牺牲。
slam算法属于什么类型的算法
SLAM算法，简单来说，就是机器人要实现智能化需要完成的三个任务：定位、建图、路径规划，这套流程，就是SLAM技术。
slam是人工智能吗
是人工智能。SLAM就是帮助机器人实现定位与地图构建功能的一种方案或技术。SLAM的全称为SimultaneousLocalizationAndMapping即「同时定位与地图构建」，最早用于军事核潜艇中的海底定位。
机器人产业经历了井喷式发展，工业机器人、服务医疗机器人、特种机器人、智能无人机等应用领域不断开枝散叶，新场景不断落地，这些繁荣的背后都离不开SLAM导航定位技术的支撑。而当下，机器人SLAM技术也正发起一场新的感知变革。
关于slam人工智能的内容到此结束，希望对大家有所帮助。
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