💻✨SLAM学习笔记(2)：探索SLAM算法的魅力✨💻

在上一篇笔记中，我们了解了什么是SLAM（Simultaneous Localization and Mapping），即同时定位与建图技术。今天，我们将进一步深入探讨SLAM的核心算法。🔍💡

SLAM算法主要分为两大类：基于滤波器的方法和基于优化的方法。基于滤波器的方法如扩展卡尔曼滤波（EKF）和粒子滤波，它们通过递归的方式估计机器人位置并构建地图。然而，这类方法在处理高维度问题时可能会遇到局限性。相比之下，基于优化的方法如图优化SLAM（Graph-Based SLAM），通过最小化误差函数来获得全局最优解，具有更高的精度和鲁棒性。🌐🔄

无论是哪种方法，SLAM的核心目标都是帮助机器人在未知环境中实现自主导航。这项技术不仅推动了自动驾驶汽车的发展，还广泛应用于无人机、虚拟现实等领域。🚗✈️🌐

未来，随着计算能力的提升和算法的不断改进，SLAM技术将在更多场景中大放异彩！🌟💪