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文献综述
一、研究背景SLAM的英文全称为Simultaneous Localization and Mapping，中文意思是同步定位与构图。
SLAM问题回答了对于一个被放置在未知位置的未知环境中的移动机器来递增的构建周围环境的连续性地图并同时估计自身在地图中的位置是否为可行的。
在过去的十年里，SLAM问题的解决方案一直是智能机器邻域[1]最显著的成就之一。
在理论和概念层面上，SLAM现在可以被认为是一个已解决的问题了。
然而，在实际实现更通用的SLAM解决方案方面，尤其是在构建和使用感知丰富的地图作为SLAM算法的一部分方面，仍然存在大量棘手的问题。
二、研究现状1986-2004，是SLAM问题研究的萌芽阶段，主要是提出问题和理清框架。
在这一时期对SLAM问题研究，引入了一些主要的概率形式表述框架，包括Crowley [2] , Chatila 和 Laumond [3] 进行了基于卡尔曼滤波的声呐导航研究，Rao-Blackwellised 粒子滤波器[4]和极大似然估计的方法；工作主要集中在提高计算效率和解决数据关联的鲁棒性问题所面临的挑战。
这一时期的主要成果有：Durrant-Whyte[5]、Smith[6] 和Cheesman[7]建立了用于描述地标和操纵几何不确定性关系的统计学基础。
同时，因为这一阶段的研究工作并没有关注地图的收敛特性或者它的稳定性表现。
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