SLAM是同步定位与地图构建（Simultaneous LocalizaTIon And Mapping）的缩写，最早由Hugh Durrant-Whyte和John J.Leonard提出。

　　其实，SLAM更像是一个概念而不是一个算法，它本身包含许多步骤，其中的每一个步骤均可以使用不同的算法实现。主要用于解决移动机器人在未知环境中运行时即时定位与地图构建的问题。

　　当你身处异地，怎么准确找到想去的地方？在户外迷路时，怎么找到回家的路？没错，我们有导航软件和户外地图。

　　和人类绘制地图一样，机器人描述环境、认识环境的过程主要就是依靠地图。它利用环境地图来描述其当前环境信息，并随着使用的算法与传感器差异采用不同的地图描述形式

         激光传感器：激光传感器可以直接获得相对于环境的直接距离信息，从而实现直接定位，对于激光传感器的定位及轨迹优化可以通过算法进行判断，当然，内面牵扯到很多技术细节和算法。SLAM是机器人智能识别的重要提现，也是AGV无轨式导航的发展方向