Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) er en teknologi som gjør det mulig for en enhet, som en robot eller autonomt kjøretøy, å lage et kart over omgivelsene sine i sanntid mens den samtidig fastslår sin egen posisjon innen dette kartet.

SLAM fungerer ved å bruke ulike sensorer, som kameraer, lidar og odometri, for å samle data om miljøet.

Disse dataene behandles deretter av algoritmer som analyserer sensoravlesningene for å bygge et kart over omgivelsene og estimere enhetens plassering innen dette kartet.

En av de største utfordringene med SLAM er å håndtere usikkerheten og støyen som er til stede i sensordata.

For å håndtere dette, inkorporerer SLAM-algoritmer vanligvis teknikker som probabilistisk filtrering og funksjonsbasert kartlegging for å forbedre nøyaktigheten og påliteligheten til det genererte kartet. SLAM har et bredt spekter av applikasjoner, inkludert robotikk, utvidet virkelighet og autonome kjøretøy.

Innen robotikk brukes SLAM for å gjøre det mulig for roboter å navigere og interagere med miljøet sitt autonomt.

I utvidet virkelighet kan SLAM brukes til å overlevere virtuelle objekter nøyaktig til den virkelige verden.

I autonome kjøretøy spiller SLAM en avgjørende rolle i å gjøre det mulig for kjøretøy å navigere trygt og effektivt. Generelt er SLAM en kraftig teknologi som har potensial til å revolusjonere ulike industrier ved å gjøre det mulig for enheter å forstå og samhandle med omgivelsene sine i sanntid.

Dens applikasjoner er mangfoldige og fortsetter å utvide seg ettersom teknologien utvikler seg.