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SLAM包含了两个主要的任务：定位与构图，在移动机器人或者自动驾驶中，这是一个十分重要的问题：机器人要精确的移动，就必须要有一个环境的地图，那么要构建环境的地图就需要知道机器人的位置。
本系列文章主要分成四个部分：
在第一部分中，将介绍Lidar SLAM，包括Lidar传感器，开源Lidar SLAM系统，Lidar中的深度学习以及挑战和未来。
第二部分重点介绍了Visual SLAM，包括相机传感器，不同稠密SLAM的开源视觉SLAM系统。
第三部分介绍视觉惯性里程法SLAM，视觉SLAM中的深度学习以及未来。
第四部分中，将介绍激光雷达与视觉的融合。
激光雷达和视觉SLAM系统 说到激光雷达和视觉SLAM系统，必不可少的是两者之间的标定工作。
多传感器校准
Camera&IMU:Kalibr[1]是一个工具箱，解决了以下几种传感器的校准：
多摄像机校准。
视觉惯性校准（Camera IMU）。
卷帘快门式摄像机校准。
Vins融合了视觉与IMU,具有在线空间校准和在线时间校准的功能。
MSCKF-VIO具有摄像机和IMU的校准功能。
mc-VINS[2]可以校准所有多个摄像机和IMU之间的外部参数和时间偏移。
IMU-TK[3][4]还可以对IMU的内部参数进行校准。
论文[5]提出了一种用于单目VIO的端到端网络，融合了来自摄像机和IMU的数据。
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