SLAM (simultaneous localization and mapping)，即时定位与地图构建。利用SLAM技术，可以让机器人在未知的环境里实时地知道自己在哪里，并同步绘制环境地图。在机器人的定位、跟踪和路径规划技术中，SLAM都扮演了核心角色。没有SLAM的机器人就好比在移动互联网时代不能上网的智能手机，发挥不了重要作用。非要向不了解SLAM的人简单地描述SLAM的一个应用场景的话，扫地机器人应该就是用来解释的最佳神器。

从图中我们可以看出，扫地机器人能将其所经过的区域绘制成地图，规划清扫路径，从而进行清扫。这种即时定位与地图构建技术，就是我们所说的SLAM技术。要利用SLAM技术，首先需要机器人配置至少一个测距装置，通过测距装置获取机器人周围环境的信息。目前比较常见的测距装置主要有激光测距、超声波测距和图像测距。

测距装置/图 来源网络

由表可见，使用激光测距方法进行距离测量，可获取较高的空间定位精度，且运算要求较低。这样的特性使得激光测距可以很容易地应用到SLAM中。为方便大家理解，接下来我们将以二维空间的激光定位技术来解释SLAM技术应用的具体过程。

上面我们所看到的，是SLAM在二维空间中的应用。这个时候它只有3个变量：x轴、y轴和方向角。可在三维世界里，它却有6个变量，除3个位置要素x、y、z外还有3个姿态要素roll（横滚角）、yaw（旋偏角）、pitch（俯仰角），导致相应的计算量增加了不少，但原理是一样的。

三维原理/图 来源网络

一位大疆无人机工程师曾坦率承认：“所有的关于无人机的梦想都建立在Slam之上，这是无人机能飞（具有定位，姿态确定以后）的时代以后，无人机最核心的技术。”

Phantom 4 Pro无人机主动避障功能/图 来源网络

Phantom 4 Pro无人机的主动避障功能就是一种非常典型的SLAM应用。这套避障系统由6个视觉传感器、2组红外传感器、1组超声波传感器、GPS/GLONASS双模卫星定位系统、IMU和指南针传感器、主相机和计算内核组成。在飞行中，Phantom 4 Pro通过这些传感器获取实时图像、深度、定位等信息，构建飞行器周围的三维地图并确定自己的位置。

Hover Camera小黑侠无人机/图 来源网络

继大疆之后，5月即将进驻苹果零售店及官方网站的Hover Camera小黑侠无人机，也采用了SLAM技术。Hover Camera 前置摄像头拍摄的视频流将分为三路处理，一路保存到机身的存储器上，一路以720p的码流传输到手机上进行视频预览，另一路用来做SLAM定位、建模和人脸识别运算。机身底部还配有一颗光流摄像头，通过持续对地面摄像，判断无人机位置是否发生了移动。底部的声呐模块，则用来判断飞行的高度。

Parrot S.L.A.M. dunk套装/图 来源网络

世界知名的无人机创新公司Parrot，甚至专门推出了Parrot S.L.A.M. dunk套装，用于机器人和无人机的深度开发，同时还开放了SDK，便于更多的开发者调用接口。感兴趣的机友可以登陆Parrot 开发者论坛，查看详细资料。