同時定位與建圖（SLAM）

同時定位與建圖，幾乎總是被簡稱為 SLAM，是機器人在同一時間同時解開兩個糾纏在一起的難題：一邊給一個它從未見過的地方畫地圖，一邊又在這張正在畫的地圖上隨時記著自己身處何處。想像你被矇上眼，扔進一座漆黑、陌生的房子裡，被要求既畫出它的平面圖，又在摸索前行的同時，在圖上標出自己的位置。你沒有一張地圖可以拿來給自己定位，也沒有一個固定的位置可以據以畫圖——可你偏偏要把兩樣都做出來，而且每一樣都倚靠著另一樣。

這種循環依賴正是全部的難處所在，卻也是讓 SLAM 得以成立的訣竅。機器人一邊移動，一邊認出周圍的特徵——這裡一個角、那裡一根柱子——並記下每一個特徵離它多遠、在哪個方向。憑著這些方位，它既能修正自己「以為身在何處」，又能把這些特徵釘到它正在生長的地圖上。兩個估計互相撐著對方，就像兩個人靠在一起、彼此穩住身形：對自己位置稍好一點的判斷，會讓地圖更清晰；而稍好一點的地圖，又會讓你對自己位置的判斷更清晰。麻煩在於，每走一步都會悄悄滲進一點小誤差，並不聲不響地累積起來，於是地圖會慢慢扭曲變形。

對治這種漂移的解藥，是 SLAM 系統極為看重的一個時刻，叫作迴環閉合：當機器人重新走到一處它從前來過的地方、並認出了它，這一認出便把累積的誤差「啪」地拉回正軌，一舉把整張地圖收緊——就像拿一處你早已信得過的地標來核對你的工作，會把這中間所有的猜測一併糾正過來。SLAM 在它現代的各種形式中——在光達 SLAM 裡用雷射掃描儀，在視覺 SLAM 裡用普通攝影機——正是掃地機器人、自動駕駛汽車、無人機，以及那些在你客廳裡擺上虛擬家具的擴增實境應用，引擎蓋之下的技術。