SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)은 로봇 공학과 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 기술로, 로봇이 주어진 환경 내에서 자신의 위치를 동시에 인식하고 그 환경의 지도를 생성하는 과정을 말한다.

SLAM은 일반적으로 두 가지 주요 문제로 나뉜다: 로봇의 위치 추정(로컬라이제이션)과 환경의 지도 작성(맵핑). 로봇은 센서를 사용하여 주변 환경의 데이터를 수집하고, 이 데이터를 기반으로 자신의 위치를 추정하며, 동시에 환경의 지도를 구축한다. 이 과정은 다양한 알고리즘과 기법을 통해 수행되며, 이를 통해 로봇은 복잡한 환경에서도 효율적으로 이동하며 작업을 수행할 수 있다.

SLAM 시스템은 크게 두 가지 구성 요소로 나뉜다. 첫 번째는 동적 모델로, 로봇의 움직임을 예측하는 역할을 하며, 두 번째는 측정 모델로, 주변 환경의 정보를 수집하고 이를 처리하는 역할을 한다. SLAM을 구현하기 위해 다양한 센서가 사용될 수 있으며, 카메라, LIDAR (Light Detection and Ranging), IMU (Inertial Measurement Unit) 등이 대표적이다.

SLAM 기술은 자율주행차, 드론, 로봇청소기 등 다양한 응용 분야에서 중요한 역할을 하고 있으며, 이는 복잡한 환경에서의 자율성 및 효율성을 향상시키는 데 기여한다. 현재 많은 연구가 진행되고 있으며, 최신 기술과 알고리즘이 계속해서 발전하고 있다.