SLAM

Nella geometria computazionale e nella robotica, la localizzazione e mappatura simultanea (Simultaneous localization and mapping, SLAM) è il problema computazionale della costruzione o dell'aggiornamento di una mappa di un ambiente sconosciuto, tenendo contemporaneamente traccia della posizione di un agente al suo interno. Sebbene questo inizialmente sembri essere un problema uovo-e-gallina, sono noti diversi algoritmi per risolverlo, almeno approssimativamente, in tempi trattabili per determinati ambienti. I metodi di soluzione approssimativa più diffusi includono il Particle Filter, il filtro Kalman esteso, l'intersezione di covarianza e GraphSLAM. Gli algoritmi SLAM vengono utilizzati nella navigazione, nella mappatura robotica e nell'odometria per la realtà virtuale o la realtà aumentata. Gli algoritmi SLAM sono adattati alle risorse disponibili, quindi non mirati alla perfezione, ma alla conformità operativa. Gli approcci pubblicati sono impiegati in auto a guida autonoma, veicoli aerei senza pilota, veicoli subacquei autonomi, rover planetari, nuovi robot domestici e persino all'interno del corpo umano.