SLAM是Simultaneous localization and mapping缩写，翻译过来大概就是实时定位与建图。
在机器人自主导航的过程中，机器人需要知道“我在哪，我去哪，怎么去”，其中SLAM解决的就是第一个问题“我去哪？”
雷达通过不断的发射激光、接受返回的激光来确定周围的环境。雷达接受的初始数据集被称为“点云”，由很多个“点”组成。
其中“点”包含的数据包括三维坐标（XYZ）和激光反射强度（Intensity），强度信息与目标的表面材质、粗糙度、入射角方向以及仪器的发射能量、激光波长等。
这只是初始的数据，机器人得到这些并不会让自己知道自己在哪，这就需要对点云进行处理。
通过处理这些数据，我们可以用建图算法（比如cartography）构建出一个地图，机器人一看地图，这不就知道自己在哪里了嘛(前提机器人一动不动)
写到这里去摸鱼。。。。
关于里程计
关于IMU
前端，后端
世界坐标系
地图，成本地图，全局地图，（构成地图的层级）