不同SLAM算法的具體細(xì)節(jié)會(huì)有所不同，但是基本結(jié)構(gòu)類(lèi)似，可分為前端和后端。

以谷歌開(kāi)發(fā)的二維SLAM算法Cartographer為例：算法在前端完成占據(jù)柵格地圖的構(gòu)建，得出激光雷達(dá)掃描幀的最佳位姿后，將掃描幀插入到子地圖中，得到局部?jī)?yōu)化的子地圖并記錄位姿；后端根據(jù)掃描幀間的位姿關(guān)系進(jìn)行全局的地圖優(yōu)化，得出閉環(huán)掃描幀在全局地圖中的最佳位姿。

SLAM前端

從傳感器中獲取原始數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)與已有地圖進(jìn)行關(guān)聯(lián)，從而確定機(jī)器人軌跡的過(guò)程。

1 數(shù)據(jù)采集：通過(guò)傳感器獲取機(jī)器人周?chē)�環(huán)境的數(shù)據(jù)，如激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)等

2 數(shù)據(jù)時(shí)空同步：將從不同傳感器或不同時(shí)間戳接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行同步，以便后續(xù)配準(zhǔn)

3 特征提�。簭牟杉�的��(shù)據(jù)中提取用于建圖的特征點(diǎn)，如關(guān)鍵點(diǎn)、特征描述子等

4 數(shù)據(jù)融合：將不同傳感器獲取的數(shù)據(jù)融合起來(lái)，提高建圖的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性

5 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)：將當(dāng)前幀的特征與之前的地圖，或者其他幀之間的特征進(jìn)行匹配，以確定機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡

6 運(yùn)動(dòng)估計(jì)：通過(guò)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)得到機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)軌跡，可以是平移、旋轉(zhuǎn)等運(yùn)動(dòng)

SLAM后端

根據(jù)前端獲取的運(yùn)動(dòng)軌跡和地圖信息，對(duì)機(jī)器人的 狀態(tài)、地圖和傳感器誤差等進(jìn)行估計(jì)和優(yōu)化的過(guò)程。

非線性?xún)?yōu)化：通過(guò)非線性最小二乘法等，對(duì)機(jī)器 人姿態(tài)和地圖進(jìn)行優(yōu)化，使得機(jī)器人的位置和地 圖更加準(zhǔn)確

回環(huán)檢測(cè)：識(shí)別機(jī)器人經(jīng)過(guò)的相似位置，避免累 積誤差的產(chǎn)生�？梢杂行Ы档蜋C(jī)器人的定位誤差， 提高SLAM算法的精度和魯棒性