虎嗅注：如果你關注自動駕駛領域的動態，可能很多時候會在文章中看到或者在某些場合聽到 SLAM 技術。那麼這個 SLAM 技術到底是什麼？它和自動駕駛又有什麼關係？它核心任務又是什麼？
以下是視頻文字稿：
SLAM 的中文名叫「同時定位與地圖構建」，是幫助機器在進入一個陌生環境時，通過移動和觀察快速瞭解周圍環境，並繪製出環境地圖的技術。
從名字也能看出，SLAM 包含兩項核心任務：瞭解自己在哪兒，即定位 （Localization）；描繪自己所在的空間，即地圖構建 （Mapping）。
這兩個任務需要機器對環境有三維感知，因此深度信息相當重要。爲機器充當眼睛的一般是激光雷達、單目/雙目相機或是 RGB-D 深度相機。
激光雷達通過發射和接受反射回來的激光束，獲得距離、速度等信息；
單目攝像頭需要對比機器在移動過程中拍攝到的圖像變化，來判斷與物體之間的距離；
雙目攝像頭更像人眼，可以通過兩隻眼睛看到圖像的不同，直接獲取深度信息；
RGB-D 由於配備了紅外發射器和接收器，利用結構光就能直接獲得周圍環境的深度信息，我們也將它稱爲深度相機。
不瞭解結構光的同學，可以回到上一期 Face ID 識別原理部分複習一下。
有了周圍環境的圖像和深度信息，機器就能一邊移動一邊將這些圖像拼接起來，繪製出環境地圖，以便更好的移動或是完成更復雜的任務。
如果只有這麼簡單，人們爲什麼會在這個課題上花費超過三十年時間？