5.3.1　SLAM 的一般过程

SLAM 通常包含几个过程，但最终目的是更新机器人的位置估计确定信息。由于通过机器人运动估计得到的机器人位置信息通常具有较大的误差，因而，我们不能单纯地依靠机器人运动估计确定机器人位置信息。在使用机器人运动方程得到机器人位置估计后，我们可以使用测距单元得到的周围环境信息更正机器人的位置。上述更正过程一般先提取环境特征，然后在机器人运动后重新观测特征的位置实现。SLAM 的核心是EKF（扩展卡尔曼滤波，extended kalman filter）。EKF用于结合上述信息估计机器人准确位置。上述选取的特征一般称作地标。EKF将持续不断地对上述机器人位置和环境中地标位置进行估计。

当机器人运动时，其位置将会发生变化。此时，根据机器人位置传感器的观测，提取得到观测信息中的特征点，然后机器人通过EKF将目前观测到特征点的位置、机器人运动距离、机器人运动前观测到特征点的位置相互结合，对机器人当前位置和当前环境信息进行估计。