SLAM是Simultaneous localization and mapping缩写，意为“即时定位与地图构建”。SLAM主要用于解决机器人在未知环境中运动时定位与地图构建问题。目前，用于SLAM上的传感器主要分为两类，一种是基于激光雷达的激光SLAM(Lidar SLAM)和基于视觉的VSLAM(Visual SLAM)。今天，主要给大家粗略地介绍一下什么是激光SLAM，以及单线激光雷达和多线激光雷达的区别。
激光SLAM使用的激光雷达分为单线和多线激光雷达，单线激光雷达具有结构简单、扫描速度快、分辨率高、可靠性高、测量距离远、成本低、体积小便于集成等优势。在角频率和灵敏度反映方面，单线激光雷达比多线激光雷达更加快捷，所以，在测量周围障碍物的距离和精度上更加精确。但是，单线雷达只能平面式扫描，不能测量物体高度，有一定局限性。综合考量单线激光雷达优缺点，目前单线激光雷达主要用于规避障碍物，较多使用于室内机器人上，如扫地机器人、AGV等。
多线激光雷达具有多维扫描、结构复杂、分辨率高、成本高等特点，是单线雷达的“升级版”，可有效弥补单线雷达只能平面扫描的不足，在维度提升和场景还原上有质的改变，可以识别物体的三维信息，一般用于无人驾驶或无人机领域。
激光雷达采集到的物体信息呈现出一系列分散的、具有准确角度和距离信息的点，被称为点云。激光SLAM系统通过对不同时刻两片点云的匹配与比对，计算激光雷达相对运动的距离和姿态的改变，实现对机器人自身的定位。是目前最稳定、最主流的定位导航方法。
激光SLAM工作流程包括特征提取，数据关联，状态估计，状态更新以及特征更新等，其中每个部分都存在多种解决方案，是目前比较成熟的定位导航方案，具有测距比较准确，误差模型简单，点云的处理相对容易，除强光直射以外的环境可以稳定运行等优点。同时，点云信息本身包含直接的几何关系，使得机器人的路径规划和导航变得直观。
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