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This monograph describes a new family of algorithms for the simultaneous localization and mapping problem in robotics (SLAM). SLAM addresses the problem of acquiring an environment map with a roving robot, while simultaneously localizing the robot relative to this map. This problem has received enormous attention in the robotics community in the past few years, reaching a peak of popularity on the occasion of the DARPA Grand Challenge in October 2005, which was won by the team headed by the authors.
这本专著描述了机器人同时定位和映射问题（SLAM）的一系列新算法。SLAM解决了使用漫游机器人获取环境地图的问题，同时相对于该地图定位机器人。这一问题在过去几年中受到了机器人界的极大关注，在2005年10月DARPA大挑战赛上达到了最受欢迎的时刻，由作者领导的团队赢得了这一奖项。
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