多源传感器融合SLAM

多源传感器融合SLAM是一种基于多个传感器数据融合的同时定位与地图构建技术。传感器可以包括激光雷达、相机、惯性导航系统（IMU）等。

在多源传感器融合SLAM中，不同的传感器可以互相补充，提高定位与地图构建的精度和鲁棒性。例如，激光雷达可以提供高精度的距离信息，相机可以提供高分辨率的图像信息，IMU可以提供姿态和加速度信息。通过将这些传感器的数据进行融合，可以克服单个传感器的局限性，提高SLAM系统的性能。

多源传感器融合SLAM涉及到多个技术领域，包括传感器数据融合、滤波算法、优化算法等。近年来，随着计算能力和算法的不断发展，多源传感器融合SLAM已经得到了广泛的应用，例如自动驾驶、机器人导航等领域。