slam算法是什么？
slam算法是实现机埋枝器人定位、建图、路径规划的一种算法。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自1988年提出。
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，其中局液铅的每桐好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。
SLAM技术的核心步骤：
大体上而言，SLAM包含了感知、定位、建图这三个过程。
感知：机器人能够通过传感器获取周围的环境信息。
定位：通过传感器获取的当前和历史信息，推测出自身的位置和姿态。
建图：根据自身的位姿以及传感器获取的信息，描绘出自身所处环境的样貌。
刚刚接触机器人导航，请问SLAM中的，pose graph优化具体指的是什么
视觉导航定位：图像处理量巨大，一般计算机无法完成运算，实时性较差；受光线条件限制较大，无法在黑暗环境中工作。
GPS导航定位：室内环境下，存在定位精度低、可靠性不高的问题。
超声波导航定位：由于超声波传感器自身的缺陷，如镜面反射、有限的波束角等，无法充分获取周边环境信息。
线圈导航定位：在机器人行走规划路径上布置感应线圈，通过在机器人身上安装感应装置来进行电磁感应，但这样的机器人只能按照预定路径行走，谈不上真正的智能，
SLAM（simultaneouslocalization and mapping）技术：在室内环境中，机器人不能利用全局定位系统进行定位，而事先获取机器人工作环境的地图很困难，甚至是不可能的。SLAM技术使得机器人在自身位置不确定的条件下，经过一系列的位置并且在每一个位置获得传感器对环境的感知信息，在完全未知环境中创建地图，同时利用地图进行自主定位和导航。一般SLAM可以分为三个步骤：基于外部感知的环境特征提取，递推形式的预测和更新算法以及相应的数据相关技术。
