同時定位與地圖構建
SLAM算法（Simultaneous Localization and Mapping，即同時定位與地圖構建）是一種關鍵技術，用於機器人在未知環境中自主導航。
SLAM算法使機器人能夠邊移動邊構建環境地圖，同時確定自身位置。它主要依賴於感測器，如相機、雷射雷達和慣性測量單元，以收集環境信息，並利用算法融合這些信息來實現定位和地圖構建。SLAM技術可以分為基於視覺的SLAM和基於雷射雷達或慣性測量單元的SLAM，其中視覺SLAM使用攝像頭進行感知，而雷射雷達或IMU則提供額外的信息以提高定位精度和魯棒性。
此外，SLAM算法在套用中面臨的主要挑戰之一是處理動態環境中的物體，因為動態物體的存在可能會導致錯誤的觀測數據，降低系統的精度和魯棒性。為了應對這種情況，可以採用如RANSAC算法來處理異常點，或檢測運動的物體、剔除動態區域的特徵點，以及降低在最佳化位姿時的權重，減少對視覺定位的影響。
總的來說，SLAM算法在機器人技術、自主導航、增強現實和虛擬實境中發揮著重要作用。