简单地说，就是对机器人周围的环境进行光学处理。首先，利用摄像机采集图像信息，并对采集到的信息进行压缩。然后反馈给由神经网络和统计方法组成的学习子系统。然后学习子系统将采集到的图像信息与机器人的实际位置进行连接，完成机器人自主导航定位功能。这种方法被称为Slam（simultaneousionizationandmapping），是移动机器人智能化水平的最佳体现。机器人是否具有同步映射和定位的能力通常被认为是机器人实现自主的关键前提。目前常用的slam技术可分为两类，一类是基于视觉传感器的vSLAM，另一类是基于激光传感器的激光slam。视觉slam是指利用摄像机、Kinect等深度摄像机进行室内导航和探索；到目前为止，室内视觉slam还处于研究阶段，离实际应用程度还远；而激光slam技术已经比较成熟，也是目前最稳定可靠的高性能slam模式。

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