【摘 要】
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近几十年计算机视觉和移动机器人领域的发展过程中，各类机器人的智能化程度得以提高。各类智能平台如何能够实现对于没有先验信息环境的探测，建图并且实现实时导航成为该研究的技术难点。SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）即“同时定位与地图构建”，是指某个智能平台携带某种视觉传感器对外部未知环境进行观测，建立周围环境的地图同时估计自身运动的一种技术。该技术是机
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近几十年计算机视觉和移动机器人领域的发展过程中，各类机器人的智能化程度得以提高。各类智能平台如何能够实现对于没有先验信息环境的探测，建图并且实现实时导航成为该研究的技术难点。SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）即“同时定位与地图构建”，是指某个智能平台携带某种视觉传感器对外部未知环境进行观测，建立周围环境的地图同时估计自身运动的一种技术。该技术是机器人实现自主定位与导航的一项重要技术。市场的各类视觉传感器都具有信息量丰富、体积小、成本低廉等优点，使得视觉传感器与SLAM结合的技术成为实现机器人自主定位和导航的研究热点。本文采用文献研究法与案例分析法，介绍SLAM技术的发展历程、算法及关键技术等，并以该技术在无人车视觉系统中的应用案例分析SLAM技术的实际应用。
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基于第六次中国老年健康影响因素跟踪调查（CLHLS）数据，通过使用排序模型研究发现，居住模式、主要经济支持、受教育年限、家庭成员年均收入、患病时能够得到及时救护等因素都能显著影响农村老年人的健康水平，并且存在显著的地区差异和性别差异。政府应通过采取加强多层次多区域的差异化养老体系顶层设计、打造农村医养结合服务中心以及补齐农村家庭照护技能短板等措施，改善农村老年人健康水平。
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