Samtidig lokaliserings- og kartlegging (SLAM) er en teknologi som gjør det mulig for en enhet, som en robot eller autonomt kjøretøy, å lage et kart over omgivelsene i sanntid samtidig som den bestemmer sin egen posisjon innenfor det kartet.

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

Disse dataene blir deretter behandlet av algoritmer som analyserer sensoravlesningene for å bygge et kart over omgivelsene og estimere enhetens plassering innenfor det kartet.

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

For å adressere dette, inkluderer 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.

I robotikk brukes SLAM for å gjøre det mulig for roboter å navigere og samhandle med omgivelsene autonomt.

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

I autonome kjøretøy spiller SLAM en avgjørende rolle i å gjøre det mulig for kjøretøy å navigere trygt og effektivt. Alt i alt 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 i sanntid.

Dens applikasjoner er mangfoldige og fortsetter å utvide seg etter hvert som teknologien utvikler seg.