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原文：SLAM 在加强事实 (AR) 中的作用是什么？
00 前言
提起来 SLAM，咱们就会想到无人驾驶，然而 SALM 的利用不仅是无人驾驶，其中还有 AR（加强事实）。很多内容都是提到 SLAM 在 AR 中很重要，然而为什么要用 SLAM，SLAM 在 AR 中又到底扮演者什么样的角色？
01 SLAM 在加强事实中表演什么角色？
SLAM 或同时定位与地图构建是机器人和其余自主零碎应用的一种技术，用于构建周围环境的地图，同时跟踪本人在该地图中的地位。对于任何须要导航及其周围环境的零碎来说，这都是一项基本功能，无论是绘制火星外表的火星探测器还是穿过城市街道的主动驾驶汽车。
只管 SLAM 算法曾经存在了很多年，但随着咱们开始摸索加强事实（AR）的世界，它们变得越来越重要。在 AR 利用中，咱们必须晓得设施的准确地位和方向，以便将数字内容正确叠加到事实世界中。这就是 SLAM 的用武之地。通过应用 SLAM，AR 设施能够不断更新他们对四周世界的了解，确保数字内容与事实世界正确对齐。
SLAM 算法有很多种，每种算法都有本人的优缺点。有些更善于解决动静环境，有些则在计算资源方面更无效。为特定利用抉择正确的 SLAM 算法是一项重要决策，适合的算法可能会对系统的整体性能产生重大影响。
在 AR 世界中，SLAM 对于创立真切可信的体验至关重要。如果没有 SLAM，AR 将只是一个噱头，因为数字内容将随机搁置，并且无奈与事实世界正确交互。然而，借助 SLAM，AR 有可能彻底改变咱们与周围环境的互动形式。
02 SLAM 如何用于加强事实？
尽管 SLAM 有许多不同的办法，但它们都有一个雷同的根本指标：创立环境地图并跟踪 AR 设施在该地图中的地位。而后，能够应用此信息以天然和真切的形式将虚构对象叠加到事实世界中，这样也使得 AR 设施能够有更好地沉迷感。
在加强事实中应用 SLAM 的另一个益处是，它能够用来改善虚构对象的跟踪。如果将虚构对象搁置在已由 SLAM 零碎构建的环境中，则当用户到处挪动时，能够更精确地跟踪该对象。例如，这能够用来创立更真切的加强事实游戏，或者进步 Siri 或 Cortana 等虚构助手的准确性。
最初，SLAM 还可用于进步加强事实利用的效率。通过预加载环境地图，加强事实零碎能够防止一直从新扫描环境。不过，这可能会耗费大量的解决能力和电池寿命。
尽管在加强事实中应用 SLAM 有许多潜在的益处，但也有一些挑战须要克服。最大的挑战之一是 SLAM 零碎须要可能在各种不同的环境中工作，因为每个环境都有本人独特的性能和挑战。另一个挑战是 SLAM 零碎须要可能与各种不同的传感模式一起工作，例如摄像头，激光雷达和雷达。
只管存在挑战，但在加强事实中应用 SLAM 的潜在益处是微小的，将来咱们可能会看到越来越多的加强事实应用程序应用 SLAM。
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