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二十余年来，同时定位与建图（Simultaneous LocalizationAnd Mapping，SLAM）在移动机器人技术社区中一直是一个非常受欢迎 的话题。SLAM有很多应用，例如空间探索和自动驾驶等。近几年来，在汽车制造商的参与下，对智能汽车的关注进一步推动 了SLAM的研究工作。 全球导航卫星系统（GlobalNavigation Satellite System，GNSS）可用来解决定位问题，但并不充分，即使使用定位完美的基站， 经典GNSS解决方案的精度有所提高，可用性也仍然是一个问题。这是因为卫星信号受到难以预测的大气条件的影响。此外， 基础设施可能会阻止信号的直接接收，并产生多径干扰或非视距接收，这会对所提供的位置产生灾难性的影响。同时，这种信 号衰减很难检测，通常会导致其不完整性，并难以恢复。这些问题，在高层建筑区域或者密集城市地区更为常见。而在开阔的 道路上，GNSS通常会表现较好。
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