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SLAM技术原理是使用相机、激光雷达、惯性测量单元等传感器，来收集环境信息，然后用算法将这些信息融合起来，以确定设备在未知环境中的位置，并构建一张环境地图。
传感器：激光雷达、摄像头、惯性测量单元（IMU）、里程计等。这些传感器可以提供设备在运动过程中所需要的信息，如距离、角度、速度、方向等。
设备运动模型：运动模型用于估计设备的位姿，例如里程计模型、速度模型、加速度模型等。
视觉算法：视觉算法主要用于设备在环境中的感知和定位，如特征提取、特征匹配、图像配准等。
滤波算法：滤波算法用于估计设备的位姿和地图中不同位置的概率分布，如卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。
优化算法：优化算法用于优化设备的位姿和地图，如扩展信息滤波器、位姿图优化等。
地图表示：地图表示方式可以有多种，如栅格地图、拓扑地图、点云地图等。
