SLAM是什么，在具身智能里起什么作用
SLAM 让机器人在陌生环境里边走边同时回答“我在哪”和“周围长啥样”，解决定位与建图互相依赖的问题，是具身智能的底层移动与空间认知能力。
要点
- SLAM 同时解决定位（知道自己在哪）和建图（画出环境布局），两者互为前提，只能边走边同时算。
- 早期主流用滤波方法（EKF），现在主流是图优化：把轨迹和地标当图上的点、观测当连线，整体做最小二乘让误差最不自相矛盾。
- 传感器有两条路：激光雷达准、不怕黑但贵；摄像头便宜但怕逆光、怕白墙没纹理，务实做法是两者加 IMU 互补。
- 在具身智能里它管“腿”和“眼睛”那一层，解决移动与空间认知；抓取、灵巧手是“手”那条线，上层模型再强不知道自己在哪也动不了。