基于matlab的slam地图构建

时间: 2023-05-11 07:00:51 浏览: 66
基于matlab的slam地图构建是一种通过机器人自主感知环境，并实时构建环境地图的技术。这种技术可以通过激光雷达、相机等传感器采集环境信息，并利用计算机处理和匹配这些信息，生成一个可视化的地图。Matlab提供了一些slam相关的工具，如robotics toolbox和simulink，可用于编写程序并对数据进行实时处理。 在实现过程中，首先需要获取机器人的位置信息，这可以通过IMU惯性测量单元或GPS进行获取。接下来，利用激光传感器进行环境扫描，并通过matlab的slam算法进行地图构建。随着机器人运动，地图会随着机器人的位置变化而更新。为了提高定位精度，往往会采用多个传感器联合的方法，比如融合GPS和IMU进行定位。 一些研究领域，如自动驾驶、智能工厂等，都需要机器人实时地感知和建立环境地图。Matlab提供了一种基于slam的开发框架，方便用户进行算法实现和调试。同时，机器人视觉导航与控制工具箱和Simulink等也能为用户提供更加全面的开发工具，使得开发者可以更加轻松地构建机器人应用程序。 总之，基于matlab的slam地图构建技术是一种相对可靠和实用的技术，深受机器人视觉感知领域的开发者们青睐。它的应用范围也仍在不断扩大，为智能制造、智能交通等行业发展注入强大动力。
相关问题

matlab slam

SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) 是指在不需要先验知识的情况下，通过对机器人的感知信息进行处理，同时实现机器人的自我定位和环境地图的构建。Matlab提供了许多工具箱和函数来实现SLAM，包括Robotics System Toolbox和Mapping Toolbox等。其中，Robotics System Toolbox提供了一些常见的SLAM算法，如EKF SLAM，FastSLAM和GraphSLAM等，Mapping Toolbox则提供了一些地图构建和可视化工具。此外，还可以使用Matlab编写自定义的SLAM算法。

matlab slam仿真

您想了解关于MATLAB SLAM仿真的信息吗？SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) 是指在机器人或其他移动设备上，同时实现自我定位和环境地图构建的过程。MATLAB提供了许多工具和函数，可以用于SLAM仿真，包括机器人操作系统（ROS）工具箱和机器人仿真工具箱。您可以在MATLAB的官方网站上找到相关的文档和教程，帮助您了解和使用这些工具。如果您有具体的问题或需求，可以与我详细描述，我会尽力回答您的问题。

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slam 地图 矢量地图

### 回答1： SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种同时进行定位和建图的技术，主要是用在机器人或自主移动车辆中。随着定位和导航技术的发展，地图一直都是一项重要的任务。 在SLAM中，激光雷达通过扫描周围环境来收集数据，接下来使用这些收集的数据来记录机器人在不同位置上的传感器测量值，从而能够建立机器人周围的地图。这些数据可以被用来创建反映实际环境的矢量地图。 在矢量地图中，地图信息主要是通过向量或线段等简单的几何形状来描述环境，而不是使用像素或光栅方式来描述。这种地图能够更好地反映实际环境，而且数据量较小，消耗的存储空间少，所以非常适合用在自主移动车辆和机器人中。 总之，SLAM技术可以帮助机器人或自主移动车辆定位并且同时建立矢量地图，这也是提高自主移动能力实现自主导航的关键技术之一。 ### 回答2： SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是指同时进行定位和建图。SLAM的应用非常广泛，比如机器人、自动驾驶、VR等领域。 SLAM中有两个核心内容，一是定位，即机器人在未知环境中确定自己的姿态，确定自己在地图中的位置；二是建图，即机器人根据传感器获取的数据，在未知环境中构建地图。 而矢量地图是一种基于矢量数据描述的地图，具有高度灵活性、可编辑性、可拓展性和数据处理能力等优势。矢量地图一般通过向量图形来描述地图中的点、线、面等元素。 SLAM地图中的矢量地图就是指机器人在进行SLAM应用过程中所使用的地图是矢量地图。相对于栅格地图而言，矢量地图更适合SLAM应用场景，因为其描述地图时可以更加灵活，实时性更好，能够更加精确地表达地图中的元素。 总的来说，SLAM地图矢量地图的应用，为机器人等自主智能设备的发展和进步提供了更好的技术支持。它也使得我们更加了解和认识未知环境，促进了科技的不断发展和进步。 ### 回答3： SLAM和矢量地图都是在地图领域中非常重要的概念。 SLAM，全称为simultaneous localization and mapping，即同时定位和地图构建，是一种基于传感器获取数据和算法进行数据匹配的技术，用于实时的地图构建和机器人自主导航。 矢量地图则是使用直线或曲线等不同形状的矢量表示地图数据的一种地图形式，以点、线、面等为基础元素，可以将不同的地物信息以独立的图层进行管理，并支持快速地图编辑和更新。矢量地图在现代导航和GIS领域应用广泛。 在实际应用中，SLAM和矢量地图可以结合使用，将SLAM的实时数据与矢量地图进行匹配，更新地图数据，从而实现更准确、更实时的导航和定位。此外，SLAM还可以用于矢量地图的构建，提高地图数据的质量和精度，促进地图应用领域的发展和创新。

matlab 无人机 slam 仿真

Matlab是一个强大的数学计算和仿真软件，可以用于无人机的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同时定位和地图构建）仿真。 在SLAM仿真中，首先需要将无人机的运动轨迹生成模型建立起来。可以利用Matlab中的运动学模型和动力学模型来描述无人机的运动状态，并利用这些模型生成无人机的运动轨迹。 其次，需要利用传感器数据来进行定位和地图构建。无人机通常配备了多种传感器，如惯性测量单元（IMU）、GPS、激光雷达等。可以利用Matlab中的传感器模型和激光雷达/相机数据处理库，对传感器数据进行处理和融合，从而获得准确的位置估计和地图信息。 最后，在Matlab中可以使用SLAM算法对融合后的数据进行处理，实现无人机的同时定位和地图构建。常用的SLAM算法包括扩展卡尔曼滤波（EKF-SLAM）、粒子滤波（PF-SLAM）等。Matlab提供了丰富的数学计算和仿真工具，可以方便地实现这些算法，并对仿真结果进行评估和可视化。 总之，利用Matlab进行无人机SLAM仿真可以帮助研究人员快速验证算法性能、优化系统设计，并且对无人机的实际应用有很高的指导意义。

粒子滤波SLAM matlab

粒子滤波SLAM matlab是一种使用粒子滤波算法来解决同时定位与地图构建(SLAM)问题的方法。在这种方法中，机器人使用传感器数据和运动模型来估计自身的位置，并同时构建出环境的地图。 在matlab中实现粒子滤波SLAM，可以使用一些开源的工具箱或者编写自己的代码。根据引用中提供的链接，可以找到一些粒子滤波SLAM的matlab实现示例。这些示例包含了粒子滤波算法的推导和应用。 在粒子滤波SLAM中，重采样步骤是一个非常重要的因素。在重采样过程中，低权值的粒子通常会被高权值的粒子所替代。重采样的目的是保留具有较高权值的粒子，并减少粒子退化的风险。为了减少重采样次数，可以使用有效粒子数来判断是否需要进行重采样。只有当有效粒子数降到一个阈值以下时，才执行重采样操作。 粒子滤波SLAM的关键是通过在高维空间中搜索解决方案来解决定位与地图估计之间的相互依赖关系。为了减少粒子数量，可以使用Rao-Blackwellized粒子滤波算法，它使用多个粒子来获取准确的地图信息。 总结来说，粒子滤波SLAM matlab是一种使用粒子滤波算法来解决同时定位与地图构建问题的方法。在matlab中实现粒子滤波SLAM可以借助开源工具箱或者编写自己的代码。重采样步骤和使用有效粒子数来判断重采样的时机是粒子滤波SLAM中的关键。使用Rao-Blackwellized粒子滤波算法可以减少粒子数量并提高地图估计的准确性。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [基于粒子滤波的SLAM(GMapping)算法分析](https://blog.csdn.net/tiancailx/article/details/78590809)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

ekf-slammatlab仿真教程

EKF-SLAM是一种基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的同时定位和地图构建（SLAM）算法。在机器人领域中，SLAM通常用于描述机器人在未知环境中的自主运动以及位置和地图的同时更新。 EKF-SLAM是一种基于观测和控制的滤波算法，它可以将传感器和控制器提供的信息结合起来，同时进行机器人的位置估计和环境地图构建。 在MATLAB中进行EKF-SLAM仿真，需要使用Robotics System Toolbox。首先，需要将机器人、传感器和环境建模，以及设置相应的参数和初始值。然后，可以使用EKF-SLAM算法对机器人进行定位和地图构建。在仿真中，可以使用不同类型的传感器（如激光雷达、相机等），测试EKF-SLAM算法的鲁棒性和精度。最后，可以通过可视化方式观察机器人的轨迹和环境地图，以及评估算法的性能。 需要注意的是，在实际应用中，EKF-SLAM算法需要考虑到传感器噪声、系统动态和数据关联等复杂因素，才能获得准确和可靠的结果。因此，在进行EKF-SLAM仿真时，需要考虑到这些实际应用中的因素，并对仿真结果进行评估和验证，以确保算法的可靠性和有效性。

基于视觉slam和基于标志物的定位

好的，你的问题是关于基于视觉SLAM和基于标志物的定位的区别和应用场景吗？ 基于视觉SLAM是指通过摄像头获取环境信息，利用SLAM算法实现相机位置和地图的同时建立。这种方法不需要额外的标志物，可以在不同的环境下进行定位和导航，适用于室内和室外环境。 而基于标志物的定位是指在环境中放置一些特定的标志物，如二维码、AR标记或人工地标，通过识别这些标志物来实现定位和导航。这种方法需要事先在环境中布置标志物，适用于室内场景，如博物馆、展览馆等。 基于视觉SLAM和基于标志物的定位各有优缺点，根据不同的应用场景选择合适的方法可以提高定位和导航的精度和效率。

基于slam的像素匹配

SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种同时进行自主定位和地图构建的技术。在基于SLAM的像素匹配中，通常会使用相机进行图像采集，然后通过视觉SLAM算法对图像进行处理，提取出关键特征点，并将这些特征点与地图上已有的特征点进行匹配，从而实现定位和地图构建。 在像素级别的匹配中，需要对采集的图像进行像素级别的处理，以便提取出更准确的特征点。常见的像素级别的匹配方法包括基于SIFT（Scale-invariant feature transform）算法的特征点匹配和基于ORB（Oriented FAST and rotated BRIEF）算法的特征点匹配。 总体来说，基于SLAM的像素匹配是一种比较复杂的技术，涉及到多个领域的知识，如计算机视觉、图像处理、机器学习等。

slam导航地图指标

SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种同时进行定位和建图的技术，其导航地图指标是用于评估SLAM系统性能的指标。 首先，导航地图指标中的一个重要指标是定位精度。定位精度指的是SLAM系统计算出来的机器人位置与实际位置之间的差距。一个好的导航地图应该能够准确地定位机器人的位置，以确保导航路径的准确性和可靠性。 其次，建图精度也是导航地图指标中的一个重要指标。建图精度指的是SLAM系统构建地图的准确程度。一个好的导航地图应该能够准确地表示环境的结构和特征，以提供给机器人导航使用。 另外，导航地图指标中的一项指标是实时性。实时性指的是SLAM系统对机器人运动的响应速度。一个好的导航地图应该能够及时地更新机器人的位置和地图信息，以实现实时的路径规划和导航。 此外，导航地图指标还包括地图的一致性和稳定性。地图的一致性指的是SLAM系统在不同时间和场景下构建的地图之间的一致性。一个好的导航地图应该能够在不同时间和场景下保持一致的地图特征，以便机器人能够正确地识别和导航。地图的稳定性指的是地图的抖动或变动程度。一个好的导航地图应该是稳定的，以确保机器人的导航路径的可靠性和精确性。 总之，导航地图指标包括定位精度、建图精度、实时性、一致性和稳定性等方面的指标。通过评估这些指标，可以评估SLAM系统的性能和导航地图的质量。

室内slam点云地图

室内SLAM点云地图是在室内环境中使用SLAM技术构建的三维点云地图。SLAM技术可通过传感器的信息，同时进行定位和地图构建，用于解决机器人、无人机、无人驾驶等设备在未知室内环境中的定位和地图构建问题。在室内SLAM中，可以使用不同类型的传感器，包括激光和视觉传感器。激光SLAM和视觉SLAM是常用的两种实现方式。 为了在点云智绘软件中更好地可视化室内SLAM点云地图，我们可以采取以下步骤： 1. 打开点云数据。点云智绘软件通常提供打开点云数据的功能，可以将室内SLAM生成的点云数据导入软件中进行处理和可视化。 2. 调整点云的美颜方式。对于室内SLAM点云，建议使用“屏幕空间环境光遮蔽”的美颜方式。这种方式可以在点云的可视化过程中提供更好的光照效果，使点云更加清晰和真实。 通过以上步骤，我们可以在点云智绘软件中更好地可视化室内SLAM点云地图，以便进行进一步的分析和应用。请注意，具体的操作步骤可能因点云智绘软件的不同而有所差异，请根据软件的具体功能和操作指南进行操作。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [建筑物（含地库）激光SLAM点云可视化](https://blog.csdn.net/Yang_Wanli/article/details/123518254)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [ubuntu16.04中ORBSLAM2_with_PointCloud使用kinect2实现室内稠密点云地图创建](https://blog.csdn.net/creative1/article/details/122161571)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

orbslam3 地图保存

ORB-SLAM3是一种先进的实时单目SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）系统，可以在未知的环境中同时定位相机位置并构建三维地图。这个系统具有很多的应用领域，比如无人机导航、增强现实、机器人导航等。 当使用ORB-SLAM3系统进行地图保存时，有几个主要的步骤。首先，需要打开相机并获取图像数据。然后，利用ORB特征提取和描述子生成算法，从图像中提取特征点。接下来，使用初始滤波器来剔除不好的特征点，提高地图的质量。然后，通过移动相机来获取多帧图像，通过ORB特征匹配算法来估计相机之间的运动。 在地图构建的过程中，ORB-SLAM3系统会将特征点在三维空间中进行三角化，从而得到点云数据。同时，它会通过关键帧选择算法，选择一些重要的帧作为关键帧来构建地图。通过使用优化算法，ORB-SLAM3能够进一步优化地图的精度和一致性。 最后，在地图构建的过程中，ORB-SLAM3系统会实时地保存地图数据。这些地图数据包括特征点的位置、帧之间的相对运动、点云数据等。这些数据可以通过文件系统或者数据库来进行保存。 总体而言，ORB-SLAM3系统可以实时地构建和保存三维地图，具有广泛的应用潜力。它在地图构建的过程中使用了多种先进的算法和技术，保证了地图的精度和一致性。同时，它也提供了保存地图数据的功能，方便后续的应用和分析。

秦通 语义地图slam

### 回答1： 秦通语义地图SLAM是一种结合语义理解和地图构建的技术，主要应用于机器人导航和环境感知领域。在传统的SLAM技术基础上，秦通语义地图SLAM能够利用机器学习和深度学习的方法，实现对周围环境的语义理解和分析。 通过秦通语义地图SLAM，机器人可以不仅仅对环境的几何结构进行建模和感知，还能够理解环境中的语义信息，识别出不同的物体、场景和语义标签。这样的语义信息对于机器人在实际应用中的智能导航和决策具有重要作用。 秦通语义地图SLAM的实现主要包含两个模块：语义感知和地图构建。首先，语义感知模块负责对传感器数据进行语义分析，通过深度神经网络和视觉识别算法，将环境中各种物体进行分类、标注和定位，生成语义地图。然后，地图构建模块将语义地图与几何地图融合，生成一个综合的环境表示。 对于机器人导航来说，秦通语义地图SLAM可以提供更为准确和全面的环境感知能力。它使得机器人能够感知到更多的环境特征，包括障碍物、门窗、家具等，并能够对这些语义信息进行分析和利用。同时，由于语义地图SLAM能够持续进行地图更新和修正，机器人在导航过程中具备更好的适应性和鲁棒性。 总之，秦通语义地图SLAM技术的引入使得机器人在环境感知和导航方面取得了重要的进展。它为机器人的智能决策和人机交互提供了强大的基础，为未来智能机器人的应用场景拓展了更多的可能性。 ### 回答2： 秦通语义地图SLAM是一种技术，结合了语义地图与同步定位与地图构建（SLAM）的方法。SLAM是指机器通过传感器数据感知周围环境，并同时实时地建立地图和自我定位的能力。而语义地图则是在传统地图的基础上，使用语义信息来描述地图中的各个元素。 秦通语义地图SLAM主要通过激光雷达、相机等传感器获取环境数据，然后利用图像处理和计算机视觉等技术进行数据处理和分析。在实时定位方面，利用传感器数据进行自我定位，获得车辆或者机器人在地图中的准确位置；同时，在地图构建方面，通过将感知到的地图元素（如建筑、道路、障碍物等）与语义信息相结合，建立具备语义理解能力的地图。 通过秦通语义地图SLAM，机器可以更准确地定位自身位置，并在地图建立过程中考虑语义信息，从而提高地图的精度和可用性。此外，秦通语义地图SLAM还可以应用于智能驾驶、无人机领域等，为各种自动驾驶系统提供重要的技术支持。 总之，秦通语义地图SLAM是一项将语义信息与传统SLAM技术相结合的创新技术，通过其在定位和地图构建方面的优势，为智能驾驶和自动化领域的发展带来了巨大的潜力和机遇。 ### 回答3： 秦通语义地图SLAM是一种结合了语义信息的同时定位与地图构建的技术。传统的SLAM技术主要依赖传感器数据进行路径跟踪和地图构建，但往往缺乏对环境语义信息的理解。而秦通语义地图SLAM通过添加语义信息可以更准确地定位和构建环境地图。 秦通语义地图SLAM的实现过程一般包括三个步骤：感知、建模和优化。在感知阶段，系统通过使用多种传感器（如相机、激光雷达等）对周围环境进行感知，获取视觉和几何信息。然后，在建模阶段，系统将感知到的信息与预先定义好的语义类别进行关联，将地图中的元素进行语义分割和分类，并生成语义标签地图。最后，在优化阶段，系统通过将语义标签地图与传感器数据进行联合优化和回环检测，生成实时的语义地图。 秦通语义地图SLAM的应用十分广泛。首先，在自动驾驶领域，语义地图SLAM可以帮助车辆更准确地进行定位和导航，同时提供更好的环境感知能力。其次，在智能机器人领域，语义地图SLAM可以帮助机器人更好地理解环境，提高路径规划和任务执行的准确性和效率。另外，在增强现实（AR）和虚拟现实（VR）等领域，语义地图SLAM可以更好地将虚拟物体与实际场景进行融合，提供更逼真的AR/VR体验。 总之，秦通语义地图SLAM的引入使得定位与地图构建技术更加准确和智能化，为自动驾驶、智能机器人和虚拟现实等领域的应用提供了更广阔的发展空间。

slam无人机地图重建

SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是指携带传感器的运动物体，在运动过程中实现自身定位，并以适当的方式对周围环境进行同步建图的过程。SLAM在无人机领域的应用主要集中在导航和位姿估计方面，而对于地图重建来说，无人机SLAM系统的重点在于导航和位姿估计，而无法分配更多计算资源供后端优化实现高精度的三维重建。因此，为了增强无人机的地图重建精度，通常会采用离线处理或将数据实时传输到高性能设备上进行计算。\[3\]同时，深度相机SLAM系统也可以作为无人机SLAM系统的补充，适用于小范围室内三维重建。\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [《SLAM室内三维重建技术综述》](https://blog.csdn.net/xiaoren886/article/details/113739140)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

基于slam的自动驾驶

是什么？ SLAM（同步定位与地图构建）是一种机器人技术，用于同时定位和地图构建。基于SLAM的自动驾驶是指，通过使用SLAM技术来实现自动驾驶汽车的功能。这种技术可以帮助汽车获得对周围环境的更好的理解，从而更好地控制车辆的行驶。

基于图优化的slam方法

基于图优化的SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）方法是一种常见的视觉SLAM方法之一。它通过构建一个图模型来同时估计机器人的位姿和环境的地图。 在基于图优化的SLAM中，通常使用一个图来表示机器人的轨迹和地图。图中的节点表示机器人在不同时间步的位姿，边表示位姿之间的运动关系或者相邻节点之间的约束。这些约束可以来自于传感器测量（如视觉、激光等），也可以来自于运动模型。通过最小化约束的误差，可以同时优化机器人的位姿和地图的估计。 优化过程通常使用非线性优化方法，如最小二乘法或非线性最小化算法，来最小化约束的误差。在优化过程中，可以使用不同的约束形式，如闭环约束、前后项约束等，以提高优化的精度和鲁棒性。 基于图优化的SLAM方法具有一些优点，例如可以处理大规模环境、具有较高的精度和鲁棒性等。然而，由于优化过程的复杂性，其计算开销较大，对计算资源要求较高。 需要注意的是，SLAM是一个广泛的研究领域，基于图优化的SLAM只是其中的一种方法，还有其他的SLAM方法，如基于滤波器的方法（如扩展卡尔曼滤波器、粒子滤波器）和基于优化的方法（如非线性优化、束优化等）。每种方法都有其适用的场景和特点。

orbslam2保存地图

ORB-SLAM2可以将地图保存为ORB格式，其中包含地图点、关键帧、相机参数等信息。可以通过以下步骤将地图保存为ORB格式： 1. 在ORB-SLAM2的配置文件中设置地图保存路径，例如设置为“/home/user/map.orbslam2”。 2. 启动ORB-SLAM2并开始建图。 3. 建图完成后，通过ORB-SLAM2的命令行界面输入“save_map /home/user/map.orbslam2”将地图保存为ORB格式。 4. 可以通过ORB-SLAM2的命令行界面输入“load_map /home/user/map.orbslam2”加载保存的地图。 注意：保存的地图只适用于相同的相机和环境，如果更换相机或环境，需要重新建立地图。

机器人地图构建需要哪些技术

机器人地图构建需要以下技术： 1. 感知技术：机器人需要使用传感器来感知周围环境，例如激光雷达、摄像头、超声波传感器等。 2. 机器学习：利用机器学习算法可以对收集到的传感器数据进行处理和分析，从而识别出地图中的不同特征，如墙壁、障碍物等。 3. 姿态估计：机器人需要通过姿态估计算法来确定自身在地图中的位置和方向，这可以通过使用惯性测量单元（IMU）等传感器来实现。 4. 地图表示：机器人需要将感知到的环境特征存储在地图中，例如2D或3D地图。 5. 路径规划：机器人需要使用路径规划算法来找到从当前位置到目标位置的最优路径，以便在地图上自主导航。 6. SLAM技术：机器人需要使用同时定位与地图构建（SLAM）技术来实现地图构建和自主导航，这个技术可以在机器人移动时同时创建地图并确定其在地图中的位置。

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基于图优化理论和GNSS激光SLAM位姿优化算法

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