SLAM是什么？他并不是什么创新性的学问，它将各种技术的交叉，解决新的应用场境，室内定位，空间导航，空间建模。
SLAM的关键，一是传感器技术，一是算法。
传感器主要分两大类，激光雷达和摄像头。（部分素材摘自官网）。
这是一个demo ,宾大的教授kumar在无人机上利用二维激光雷达做的SLAM。
而VSLAM则主要用摄像头来实现，主要分为单目、双目、单目结构光、双目结构光、ToF几大类。他们的核心都是获取RGB和depth map(深度信息)。简单的单目和双目这里解释一下结构光和ToF。
▌TOF
结构光原理的深度摄像机通常具有激光投射器、光学衍射元件（DOE）、红外摄像头三大核心器件。
（下图）摘自primesense的专利。
、
这个是Sparse（稀疏）的
这个偏Dense（密集）
▌SLAM算法要素
SLAM算法在实现的时候主要要考虑以下4个方面吧：
1. 数据关联问题，不同的sensor的数据类型、时间戳、坐标系表达方式各有不同，需要统一处理
2. 定位与构图问题，位姿估计和建模，
3. 地图表示问题，
4. 信息感知问题， RGBD摄像头FOV通常比较小，但激光雷达比较大
另外还有回环检测问题，探索问题（exploration），以及绑架问题（kidnapping）。
Google 还有一门技术，叫project tango ,我觉得与slam非常类似，解决同样的问题，其实我对这两门独门武功并没有深入的了解，不过，我认为他们可使用了同样的开源算法库，只是推广名不一样。最近看到project tango有成型的android手机推出来（lenovo phab2 pro），感觉project tango要领先slam一步了，毕竟有软硬两大巨头的合力。
无意中，发现一个qq群，在讨论tango技术，聊的还挺有意思，免费推广下：
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