迴環偵測

迴環偵測，就是機器人意識到「我以前來過這裡」的那一刻，並用這個識別把地圖重新拉回正形。機器人四處行駛時，會一步一步地追蹤自己的運動——往前一點、稍微轉個彎——而每一步裡那一丁點誤差會悄悄累積起來，於是它對自己位置的猜測會慢慢偏離真實。這種逐漸累積的誤差叫做漂移。你不妨半閉著眼、數著步子繞一棟樓走一大圈，等回到正門時，你數出來的位置會顯示你在完全不同的地方。迴環偵測，就是機器人在門口睜開眼、認出了它，然後說「等等——這正是我出發的地方」。

這一次識別威力極大。機器人此刻知道：它原以為相距很遠的兩個點，其實是同一個地方，這就給了它一條硬性約束：這個環的起點和終點必須對得上。於是它可以把累積下來的誤差，沿著自己走過的整條路徑向後攤開，輕輕地把路線掰彎，讓環真正閉合，而不是留下一道缺口或一處重疊。一張原本越漂越糊、處處對不齊的地圖，會被拉回成乾淨而一致的形狀——走廊接上了、牆不再重影、房間各歸各位。

麻煩在於，認出一個重訪過的地方本身既困難又冒險，因為它依賴於資料關聯問題：兩個地方可以看起來很像卻並非同一個。一次錯誤的迴環——在你其實身處另一個相似卻不同的地點時，卻宣稱你回到了起點——會把地圖猛地拽成一個自信卻錯誤的形狀，而且極難挽回。所以好的系統在信任一次迴環之前，會要求強有力、經過仔細核驗的證據，並把一次被錯誤接受的迴環看得遠比一次漏掉的迴環更嚴重。