不同SLAM算法的具體細節會有所不同，但是基本結構類似，可分為前端和后端。
以谷歌開發的二維SLAM算法Cartographer為例：算法在前端完成占據柵格地圖的構建，得出激光雷達掃描幀的最佳位姿后，將掃描幀插入到子地圖中，得到局部優化的子地圖并記錄位姿；后端根據掃描幀間的位姿關系進行全局的地圖優化，得出閉環掃描幀在全局地圖中的最佳位姿。
SLAM前端
從傳感器中獲取原始數據，并將這些數據與已有地圖進行關聯，從而確定機器人軌跡的過程。
1 數據采集：通過傳感器獲取機器人周圍環境的數據，如激光點云數據、圖像數據等
2 數據時空同步：將從不同傳感器或不同時間戳接收到的數據進行同步，以便后續配準
3 特征提取：從采集的數據中提取用于建圖的特征點，如關鍵點、特征描述子等
4 數據融合：將不同傳感器獲取的數據融合起來，提高建圖的準確性和穩定性
5 數據關聯：將當前幀的特征與之前的地圖，或者其他幀之間的特征進行匹配，以確定機器人的運動軌跡
6 運動估計：通過數據關聯得到機器人的運動軌跡，可以是平移、旋轉等運動
SLAM后端
根據前端獲取的運動軌跡和地圖信息，對機器人的
狀態、地圖和傳感器誤差等進行估計和優化的過程。
非線性優化：通過非線性最小二乘法等，對機器
人姿態和地圖進行優化，使得機器人的位置和地
圖更加準確
回環檢測：識別機器人經過的相似位置，避免累
積誤差的產生。可以有效降低機器人的定位誤差，
提高SLAM算法的精度和魯棒性
環境感知模塊的基礎硬件是各類不同的傳感器,收集不同的測量信息,SLAM算法用于融合收集的信息數據,機器人可以在未知環境中進行自主探索和導航
環境感知模塊主要依靠如激光雷達實現對內外部環境狀態信息的獲取;運動控制模塊主要依靠控制器等硬件實現派發的位置指令;人機交互模塊主要依靠多模態信息理解交互技術
公共服務機器人產業鏈符合“微笑曲線”理論,產業鏈附加價值集中于上游核心技術部分以及中游機器人廠商對下游用戶的商業行為,中游機器人 整機制造商一般具備部分上游核心技術
機器人+應用行動實施方案提出加快推進機器人應用拓展;勞動供給減少人工成本走高;隨著新科技產品的發明, 新的需求也會出現
科大訊飛,大華股份,海康威視,科大智能,科沃斯,石頭科技,九號公司,格靈深瞳,天智航,云天勵飛等;其中,有4家實現營收和凈利潤雙增的態勢,4家出現單指標下降,2家出現兩個指標均下降
新質生產力代表一種生產力的躍遷。它是科技創新在其中發揮主導作用的生產力，高效能、高質量，區別于依靠大量資源投入、高度消耗資源能源的生產力發展方式
預計全球服務機器人市場規模將從2020年的138億美元增長至2024年的290億美元,2024年我國服務機器人市場規模將達102億美元
2021年前處于萌芽期,ASIMO 等仿生機器人原型機的推出; 2021-2030年間,備受矚目的概念人形機器人產品出現;落地應用期:完成工業及產業級應用
供應鏈成熟:大部分零件已經可以做到國產化替代;技術發展:攻克諧波減速器,液壓,電壓執行器等零部件技術,涌現出一系列國產企業
從我國仿生機器人行業現狀、行業變革、行業發展及市場規模發展趨勢、產業鏈及產業競爭格局等多角度、多方向對我國仿生機器人產業進行廣泛調研與深度分析
機器和人類算力之間的差距越來越大，機器人的計算能力要強得多，未來機器人的數量將會超過人類的數量，這將會使人類進入到一個富足的時代—“后稀缺”時代
創澤機器人第十一期上市輔導時間為2022年7月至2022年9月,采用遠程電話等溝通方式盡職調查與收集資料,關注創澤智能歷史沿革生產經營等情況
