第一部分：SLAM简介与核心概念 1.1 引言 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping），即同时定位与地图构建，是机器人、自动驾驶、增强现实等领域的关键技术之一。它使机器能够在未知环境中自主移动，并构建出周围环境的地图。本文将深入探讨SLAM技术背后的原理，并通过Python代码示例来帮助读者更好地理解。 1.2 核心概念 1.2.1 定位（L

文献学习《Past, Present, and Future of Simultaneous Localization And Mapping: Towards the Robust-Perception Age》 1 Introduction2 现代SLAM系统剖析3 长时间的自治3.1 鲁棒性3.2 可扩展性 4 表示法4.1 度量地图模型4.2 语义地图模型 5 ACTIVE SLAM

论文摘要指出，为了在长期变化的环境中准确进行定位，提出了一种新型的长期视觉SLAM（同步定位与地图构建）系统，该系统具备地图预测和动态物体移除功能。系统首先设计了一个高效的视觉点云匹配算法，将2D像素信息和3D体素信息有效融合。其次，使用贝叶斯持久性过滤器对地图点进行静态、半静态和动态分类，并移除动态点以消除其影响。通过对半静态地图点的时间序列建模，可以获得全局预测地图。最后，将预测的全局地图整合

Point-Cloud Method for Automated 3D Coronary Tree Reconstruction From Multiple Non-Simultaneous Angiographic Projections —从多个非同时血管造影投影中自动重建3D冠状动脉树的点云方法 来源： IEEE Transactions on Medical Imaging（TMI） 2