环境感知的核心SLAM算法基本结构可分为前端和后端

不同SLAM算法的具体细节会有所不同，但是基本结构类似，可分为前端和后端。

以谷歌开发的二维SLAM算法Cartographer为例：算法在前端完成占据栅格地图的构建，得出激光雷达扫描帧的最佳位姿后，将扫描帧插入到子地图中，得到局部优化的子地图并记录位姿；后端根据扫描帧间的位姿关系进行全局的地图优化，得出闭环扫描帧在全局地图中的最佳位姿。

SLAM前端

从传感器中获取原始数据，并将这些数据与已有地图进行关联，从而确定机器人轨迹的过程。

1 数据采集：通过传感器获取机器人周围环境的数据，如激光点云数据、图像数据等

2 数据时空同步：将从不同传感器或不同时间戳接收到的数据进行同步，以便后续配准

3 特征提取：从采集的数据中提取用于建图的特征点，如关键点、特征描述子等

4 数据融合：将不同传感器获取的数据融合起来，提高建图的准确性和稳定性

5 数据关联：将当前帧的特征与之前的地图，或者其他帧之间的特征进行匹配，以确定机器人的运动轨迹

6 运动估计：通过数据关联得到机器人的运动轨迹，可以是平移、旋转等运动

SLAM后端

根据前端获取的运动轨迹和地图信息，对机器人的 状态、地图和传感器误差等进行估计和优化的过程。

非线性优化：通过非线性最小二乘法等，对机器 人姿态和地图进行优化，使得机器人的位置和地 图更加准确

回环检测：识别机器人经过的相似位置，避免累 积误差的产生。可以有效降低机器人的定位误差， 提高SLAM算法的精度和鲁棒性