不同SLAM算法的具體細節(jié)會有所不同，但是基本結構類似，可分為前端和后端。

以谷歌開發(fā)的二維SLAM算法Cartographer為例：算法在前端完成占據(jù)柵格地圖的構建，得出激光雷達掃描幀的佳位姿后，將掃描幀插入到子地圖中，得到局部優(yōu)化的子地圖并記錄位姿；后端根據(jù)掃描幀間的位姿關系進行全局的地圖優(yōu)化，得出閉環(huán)掃描幀在全局地圖中的佳位姿。

SLAM前端

從傳感器中獲取原始數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)與已有地圖進行關聯(lián)，從而確定機器人軌跡的過程。

1 數(shù)據(jù)采集：通過傳感器獲取機器人周圍環(huán)境的數(shù)據(jù)，如激光點云數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)等

2 數(shù)據(jù)時空同步：將從不同傳感器或不同時間戳接收到的數(shù)據(jù)進行同步，以便后續(xù)配準

3 特征提取：從采集的數(shù)據(jù)中提取用于建圖的特征點，如關鍵點、特征描述子等

4 數(shù)據(jù)融合：將不同傳感器獲取的數(shù)據(jù)融合起來，提G建圖的準確性和穩(wěn)定性

5 數(shù)據(jù)關聯(lián)：將當前幀的特征與之前的地圖，或者其他幀之間的特征進行匹配，以確定機器人的運動軌跡

6 運動估計：通過數(shù)據(jù)關聯(lián)得到機器人的運動軌跡，可以是平移、旋轉(zhuǎn)等運動

SLAM后端

根據(jù)前端獲取的運動軌跡和地圖信息，對機器人的 狀態(tài)、地圖和傳感器誤差等進行估計和優(yōu)化的過程。

非線性優(yōu)化：通過非線性小二乘法等，對機器 人姿態(tài)和地圖進行優(yōu)化，使得機器人的位置和地 圖更加準確

回環(huán)檢測：識別機器人經(jīng)過的相似位置，避免累 積誤差的產(chǎn)生。可以有效降低機器人的定位誤差， 提GSLAM算法的精度和魯棒性