【摘 要】
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SLAM（simultaneous localization and mapping）技术通过搭载特定传感器，使移动机器人在没有任何环境先验条件下，通过在运动过程中自主建立环境模型来计算自身位姿，能够大幅提高移动机器人的自主导航能力，以及对不同应用环境的适应性，并有助于后续动态路径规划、实时避障与多机器人协作的实现。视觉SLAM是指以相机作为外部传感器，通过采集周围环境信息来创建地图并实时估计机器
【机 构】
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山东交通学院信息科学与电气工程学院
【基金项目】
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中国博士后科学基金（基金号2021M702030）； 山东省交通运输厅科技计划项目（基金号2021B120）；
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SLAM（simultaneous localization and mapping）技术通过搭载特定传感器，使移动机器人在没有任何环境先验条件下，通过在运动过程中自主建立环境模型来计算自身位姿，能够大幅提高移动机器人的自主导航能力，以及对不同应用环境的适应性，并有助于后续动态路径规划、实时避障与多机器人协作的实现。视觉SLAM是指以相机作为外部传感器，通过采集周围环境信息来创建地图并实时估计机器人自身位姿。论文对具有代表性的经典视觉SLAM方法以及与深度学习相结合的视觉SLAM方法进行介绍，并针对视觉SLAM中所采用的不同特征检测方法、后端优化、闭环检测，以及在动态环境下视觉SLAM的应用进行了论述与分析，就视觉SLAM在未来的热点研究方向和发展前景展开探讨，最后对文中所讨论的视觉SLAM问题进行了总结。
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