几种SLAM算法的简要介绍的南京理工大学

SLAM：SLAM（即时定位与地图构建）的简介、发展、案例应⽤之详细攻略SLAM：SLAM(即时定位与地图构建)的简介、发展、案例应⽤之详细攻略SLAM的简介SLAM (simultaneous localization and mapping),也称为CML (Concurrent Mapping andLocalization), 即时定位与地图构建，或并发建图与定位。

问题可以描述为：将⼀个机器⼈放⼊未知环境中的未知位置，是否有办法让机器⼈⼀边移动⼀边逐步描绘出此环境完全的地图，所谓完全的地图（a consistent map）是指不受障碍⾏进到房间可进⼊的每个⾓落。

SLAM问题可以描述为: 机器⼈在未知环境中从⼀个未知位置开始移动,在移动过程中根据位置估计和地图进⾏⾃⾝定位，同时在⾃⾝定位的基础上建造增量式地图，实现机器⼈的⾃主定位和导航。

Simultaneous Localization And Mapping也称为Concurrent Mapping and Localization并发建图与定位CML 。

SLAM最早由Smith、Self和Cheeseman于1986年提出。

由于其重要的理论与应⽤价值，被很多学者认为是实现真正全⾃主移动机器⼈的关键。

它是指搭载特定传感器的主体，在没有环境先验信息的情况下，于运动过程中建⽴环境的模型，同时估计⾃⼰的运动。

如果这⾥的传感器主要为相机，那就称为“视觉SLAM"。

1、我在什么地⽅？—定位，⾃⾝状态。

周围环境是什么样？—建图，外在环境。

室内的话，可以在房间地板上铺设导引线，在墙壁上贴识别⼆维码，在桌⼦上放置⽆线电定位设备。

如果在室外，还可以在⼩萝⼘脑袋上安装GPS定位设备，像⼿机或汽车⼀样。

把这些传感器分为两类。

⼀类传感器是携带于机器⼈本体上的，例如机器⼈的轮式编码器、相机、激光等等。

另⼀类是安装于环境中的，例如前⾯讲的导轨、⼆维码标志等等。

slam定位原理SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是指同时进行定位和建图的技术。

SLAM在机器人、自动驾驶和增强现实等领域中具有重要应用。

其原理可以简要概括为以下几个步骤：1.传感器数据采集：通过搭载在移动设备或机器人上的传感器（如激光雷达、摄像头、惯性测量单元等），获取周围环境的感知信息。

2.特征提取：从传感器数据中提取出有用的特征信息，用于建立地图和定位。

例如，从激光雷达数据中提取出地面、墙壁、障碍物等特征。

3.运动估计：通过分析传感器数据的变化，推断出移动设备或机器人的运动信息。

这可以使用传感器的测量数据和运动模型进行估计。

4.数据关联：将当前时刻的特征与先前建立的地图特征进行关联，以确定当前位置的可能性。

这可以通过匹配特征描述子或最近邻算法来实现。

5.地图更新：将新的特征信息与已有的地图进行融合，更新地图的表示。

这可以通过滤波器（如卡尔曼滤波器、粒子滤波器）或优化方法（如图优化）来实现。

6.位置估计：基于数据关联和地图更新，得到对当前位置的估计。

这通常是通过概率方法（如粒子滤波器、扩展卡尔曼滤波器）来表示。

通过迭代执行上述步骤，SLAM系统可以在未知环境中实现实时定位和地图建立。

重要的是，在这个过程中要处理传感器的不确定性、数据关联问题和地图的一致性维护等挑战。

SLAM技术的应用领域广泛，包括无人驾驶汽车、自主机器人、增强现实和虚拟现实等。

它为移动设备和机器人在未知环境中的定位和导航提供了关键的能力。

机器人导航系统中的SLAM算法使用方法随着机器人技术的发展，机器人导航系统在各个领域中的应用越来越广泛。

而在机器人导航系统中，SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法被广泛应用于实时建图和定位的任务中。

本文将介绍SLAM算法的使用方法，以及其在机器人导航系统中的作用。

SLAM算法是一种在机器人未知环境中实时建立地图并同时将机器人定位在地图中的技术。

该技术具有很强的鲁棒性，可以应对未知环境、动态环境和传感器误差等问题。

SLAM算法的基本原理是通过机器人的传感器数据，比如激光雷达、摄像头等，来估计机器人位置，并根据位置估计更新地图。

首先，机器人导航系统需要获取传感器数据。

通过激光雷达等传感器，机器人可以获取环境中物体的位置信息。

激光雷达通过测量反射光的时间和强度，可以生成环境地图中的点云数据。

激光雷达扫描的频率越高，生成的地图越准确。

接下来，机器人导航系统需要实时建图。

SLAM算法通过将传感器数据与地图结合，来生成实时地图。

对于激光雷达生成的点云数据，SLAM算法会对数据进行处理，进行特征提取和匹配。

常用的特征提取算法有Harris角点检测算法和SIFT特征提取算法。

特征匹配算法则根据特征之间的相似度，将当前帧与地图上的特征匹配，从而估计机器人在地图上的位置。

然后，机器人导航系统需要进行定位。

通过特征匹配，SLAM算法可以估计机器人在地图上的位置。

定位分为全局定位和局部定位两种方式。

全局定位是通过对整个地图进行匹配，从而确定机器人当前的位置。

而局部定位则是通过在局部地图中搜索特征点，来进行定位。

全局定位的精度更高，但计算复杂度更高，适用于机器人初始定位和重定位。

局部定位适用于机器人在已知地图上的运动。

最后，机器人导航系统需要进行地图更新。

通过SLAM算法，机器人可以估计自身位置，并将新的地图信息添加到已有地图中。

地图更新分为增量式地图更新和全局地图更新两种方式。

1.SLAM算法框架SLAM算法的核心分为三个步骤：1.预处理。

例如，对激光雷达原始数据所优化，剔除一些有问题的数据，或者进行滤波。

2.匹配。

也就是说把当前这一个局部环境的点云数据在已经建立地图上寻找到对应的位置。

3.地图融合。

将这一轮来自激光雷达的新数据拼接到原始地图当中，最终完成地图的更新。

细化来说，主要包含以下模块：•sensor data process•Visual Odometry，前端优化/定位，针对视觉SLAM•Backend(Optimization),后端/全局优化,例如GraphSLAM，Cartographer里的SPA •Mapping,常见有Matrix and Topologic map两种形式，各有优缺•Loop cloure detection,回环检测,进一步减少累计误差一个基本的基于激光雷达的SLAM系统流程如图1所示。

系统需要的采集信息包含激光雷达扫描信息和里程计信息（或者是IMU）。

然后利用卡尔曼滤波（EKF）等方法融合激光雷达扫描信息和里程计信息，得到环境地图。

常用的基于激光雷达的SLAM算法有Gmapping,hector SLAM,Cartographer。

图1Laser SLAM流程图2.Cartographer算法Cartographer，中文直译为建图者，是Google开源的一个ROS系统支持的2D和3D SLAM 库。

开发人员可以用这个库实现二维和三维定位及制图功能。

其SLAM算法结合了来自多个传感器（比如，LIDAR、IMU和摄像头）的数据，同步计算传感器的位置并绘制传感器周围的环境。

开源Cartographer还搭配有开源机器人操作系统(ROS)，使得该技术库更易于部署到机器人、无人驾驶、无人机等系统。

2.1Cartographer算法原理Cartographer的主要内容包含融合多传感器数据的局部submap创建和用于闭环检测的scan match策略的实现，系统框架如图4所示。

SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）均衡集束调整算法1. 什么是SLAMSLAM是一种同时定位和地图构建的技术，通过使用传感器数据和机器学习算法，可以实现机器人或无人驾驶车辆在未知环境中的自主导航和建图。

SLAM技术在许多领域都有广泛的应用，包括自动驾驶、机器人导航、虚拟现实等。

2. SLAM算法的挑战在SLAM中，有两个主要的挑战：定位和地图构建。

定位是指机器人在未知环境中确定自身位置的过程，而地图构建则是机器人通过传感器数据构建环境地图的过程。

SLAM算法需要同时解决这两个问题，并保证定位和地图的精确性和一致性。

3. 集束调整算法集束调整算法是一种优化算法，用于对SLAM问题进行求解。

它通过最小化误差函数，来优化机器人位置和地图的估计值。

集束调整算法的核心思想是通过迭代优化，逐步减小误差，从而提高定位和地图的准确性。

集束调整算法可以分为两个阶段：线性化和非线性优化。

在线性化阶段，算法将误差函数进行线性化处理，得到一个线性系统。

在非线性优化阶段，算法通过迭代的方式，不断更新机器人位置和地图的估计值，以最小化误差函数。

4. SLAM中的均衡集束调整算法均衡集束调整算法是一种SLAM中常用的集束调整算法。

它通过将SLAM问题分解为多个子问题，并利用均衡技术将这些子问题进行协调和优化。

均衡集束调整算法在保证定位和地图准确性的同时，能够提高算法的效率和实时性。

均衡集束调整算法的核心思想是将SLAM问题分解为两个子问题：前端和后端。

前端负责传感器数据的处理和特征提取，后端负责优化机器人位置和地图的估计值。

均衡集束调整算法通过动态调整前端和后端的计算资源分配，以实现定位和地图构建的均衡。

均衡集束调整算法的优点是能够充分利用计算资源，提高算法的效率和实时性。

同时，通过动态调整计算资源的分配，可以根据实际需求优化定位和地图构建的过程，从而提高算法的准确性和稳定性。

SLAM_介绍以及浅析SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种通过传感器信息实时建立地图并同时定位的技术。

传统的定位与建图方法需要使用预先构建好的地图，或者依赖于GPS等全球定位系统进行定位。

而SLAM 技术则能够实现无需预先知识的建图和定位，通过实时处理传感器信息来实现地图建立和定位。

SLAM技术广泛应用于自主机器人、增强现实、虚拟现实、无人驾驶等领域。

在自主机器人中，SLAM技术可以使机器人在未知环境中实现自主导航和任务执行；在增强现实和虚拟现实中，SLAM技术能够将虚拟物体精确地放置到真实环境中；在无人驾驶中，SLAM技术可以帮助车辆实现精确定位和环境感知。

SLAM技术的核心任务包括建图和定位。

建图是指通过传感器信息实时地构建地图，包括确定环境的几何结构、特征点和物体；定位是指利用传感器信息将机器人或者用户准确地定位在地图上。

传感器信息主要包括视觉信息（摄像头）、激光雷达信息、惯性测量单元（IMU）信息、里程计信息等。

通过融合这些传感器的信息，SLAM技术能够实现高精度的地图构建和定位。

SLAM技术的基本思想是通过维护一个状态估计来实现建图和定位。

状态估计包括机器人或者用户的位置、地图和传感器误差等。

地图可以表示为基于特征点的地图或者基于网格的地图。

定位的精度依赖于对传感器误差的建模和状态估计的优化。

SLAM技术的关键问题在于传感器数据的关联和误差建模。

传感器数据的关联是指将多个传感器数据进行匹配和关联，以实现特征点的跟踪和地图的构建。

误差建模是指对传感器的误差进行建模，以准确地估计状态和地图。

SLAM技术中常用的误差建模方法包括卡尔曼滤波、粒子滤波和最大似然估计等。

SLAM技术的发展离不开硬件技术的进步。

随着激光雷达、摄像头和IMU等传感器的不断发展，SLAM技术的精度和稳定性得以提升。

同时，计算机算力的提升和高效算法的开发也为SLAM技术的应用提供了良好基础。

slam分类SLAM分类SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是指同时进行定位和建图的技术，是机器人、自动驾驶等领域中的重要技术之一。

随着技术的不断发展，SLAM也在不断地演进和分类。

本文将按照不同的分类方式，对SLAM进行详细介绍。

一、基于传感器分类根据使用的传感器类型，SLAM可以分为激光雷达SLAM、视觉SLAM、惯性导航SLAM等。

其中，激光雷达SLAM是最常见的一种，它通过激光雷达扫描周围环境，获取点云数据，再通过算法进行处理，实现机器人的定位和建图。

视觉SLAM则是利用相机获取图像信息，通过图像处理算法实现定位和建图。

惯性导航SLAM则是利用惯性测量单元（IMU）获取机器人的加速度和角速度信息，通过运动学模型实现定位和建图。

二、基于算法分类根据使用的算法类型，SLAM可以分为基于滤波器的SLAM、基于优化的SLAM、基于深度学习的SLAM等。

其中，基于滤波器的SLAM是最早的一种，它通过卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器等算法实现定位和建图。

基于优化的SLAM则是通过最小二乘法、非线性优化等算法实现定位和建图。

基于深度学习的SLAM则是利用深度学习算法，通过对图像或点云数据进行处理，实现定位和建图。

三、基于应用场景分类根据应用场景的不同，SLAM可以分为室内SLAM、室外SLAM、移动机器人SLAM等。

室内SLAM主要应用于室内环境下的机器人定位和建图，如清洁机器人、仓库机器人等。

室外SLAM则主要应用于室外环境下的机器人定位和建图，如无人机、自动驾驶等。

移动机器人SLAM则是指机器人在移动过程中实现定位和建图，如巡检机器人、救援机器人等。

总之，SLAM是一项非常重要的技术，它在机器人、自动驾驶等领域中有着广泛的应用。

随着技术的不断发展，SLAM也在不断地演进和分类，为我们的生活带来了更多的便利和可能性。

slam方法框架 随着机器人技术的发展，同时也伴随着对环境感知和定位的需求不断增加。

SLAM （Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建）作为一种解决机器人定位和地图构建问题的集成方法，已被广泛应用于机器人系统中。

本文将详细介绍SLAM的方法框架，包括传感器、定位、地图构建和优化等步骤，旨在帮助读者全面了解SLAM方法的实现过程。

一、传感器选择： SLAM方法的第一步是选择合适的传感器。

传感器的选择取决于具体应用场景和需求。

常见的传感器包括激光器、摄像头、惯性测量单元（IMU）等。

激光器具有较高的测量精度，可以提供距离和角度信息。

摄像头可以获取图像信息，通过图像处理算法提取特征点用于定位和地图构建。

IMU用于测量机器人的加速度和角速度等信息。

根据实际需求，选择合适的传感器组合。

定位是SLAM方法的核心步骤之一。

机器人通过对自身位置的估计，能够确定其在地图中的位置，从而实现对环境的感知和导航。

常见的定位算法有激光定位算法、视觉定位算法和惯性导航算法等。

激光定位算法通过激光雷达扫描环境，利用地图和传感器数据进行位置匹配；视觉定位算法通过摄像头获取图像信息，然后与已知的地标进行匹配；惯性导航算法通过IMU获取机器人的加速度和角速度信息，通过积分计算机器人的位姿。

根据应用场景和实际需求，选择合适的定位算法。

三、地图构建： 地图构建是SLAM方法的另一个核心步骤。

通过将机器人在运动过程中获取的环境信息进行融合，可以构建出精确的地图，为机器人的感知和导航提供基础。

常见的地图构建算法有基于激光数据的栅格地图构建算法、基于视觉信息的稠密地图构建算法和基于稀疏地图的建图算法等。

栅格地图构建算法将环境划分成网格，利用激光数据进行地图构建；稠密地图构建算法通过图像处理算法对图像进行特征提取和匹配，然后恢复出稠密地图；稀疏地图构建算法利用传感器数据，将环境信息以稀疏的方式储存。

2021578视觉SLAM（同时定位与建图）作为移动机器人领域的核心技术已经发展了二十多年，在这期间涌现出了大量优秀的视觉SLAM方法。

这些方法按视觉里程计算法不同可分为两个大类：一类是特征点法，一类是直接法[1]。

PTAM[2]、RGBD-SLAM[3]、ORB-SLAM2[4]都是基于特征点的视觉SLAM系统。

PTAM利用Bundle Adjustment（BA）首先实现了实时的SLAM系统，RGBD-SLAM是基于RGBD相机的可实时构建稠密三维点云地图的SLAM系统，文献[4]在单目的基础上增加了对双目和RGBD相机的支持，是单目、双目和RGBD相机三种传感器都可运行的SLAM系统。

由于特征点对于光照变化、运动、旋转都不敏感，所以基于特征点法的SLAM系统比较稳定，鲁棒性较好，但是提取特征点、计算描述子和特征匹配比较耗时。

DTAM[5]、LSD-SLAM[6]都是基于直接法的视觉SLAM系统。

DTAM首次利用直接法实现了实时稠密三维重建并提升了SLAM系统的准确性和鲁棒性，LSD-SLAM利用图像灰度来实现定位和半稠密点云地图构建。

基于直接法的SLAM系统节约了计算特征点和描述子的时间，计算速度较快。

直接法假设同一空间点的像素灰度值在各个图像中是固视觉SLAM在室内动态场景中的应用研究徐少杰1，曹雏清2，王永娟11.南京理工大学机械工程学院，南京2100942.安徽工程大学计算机与信息学院，安徽芜湖241000摘要：视觉SLAM（Simultaneous Localization And Mapping，同时定位与建图）是移动机器人领域的核心技术，传统视觉SLAM还难以适用于高动态场景并且地图中缺少语义信息。

提出一种动态环境语义SLAM方法，用深度学习网络对图像进行目标检测，检测动态目标所在区域，对图像进行特征提取并剔除动态物体所在区域的特征点，利用静态的特征点进行位姿计算，对关键帧进行语义分割，在构建语义地图时滤除动态物体的地图点构建出无动态物体干扰的语义地图。

直接法slam工作原理
《直接法SLAM工作原理》
SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种在未知环境中同时进行定位和地图构建的技术，它在无人驾驶、机器人导航等领域有着广泛的应用。

直接法SLAM是SLAM中的一种方法，它通过直接使用图像数据进行定位和地图构建，相比于传统的特征法SLAM，直接法SLAM能够更有效地利用图像信息。

直接法SLAM的工作原理主要包括以下几个步骤：
1. 视觉里程计（Visual Odometry）：通过连续的图像帧，使用特定的优化算法，计算出机器人在运动过程中的相对位姿变化。

这一步骤可以使用光流、特征点跟踪等方法来实现。

2. 稠密地图构建（Dense Map Construction）：利用机器人移动时获取的图像数据，将这些图像数据进行融合和优化，最终得到一个稠密的地图。

在这一步骤中，通常会使用优化算法，例如光束法束调整（Bundle Adjustment）来提高地图的精度。

3. 位姿估计（Pose Estimation）：通过已知的地图和机器人获取的图像数据，利用优化算法估计机器人在地图中的绝对位姿，这一步骤也是SLAM中的一个重要环节。

直接法SLAM的优点在于它可以直接利用图像数据进行定位和地图构建，不需要提取特征点等中间步骤，因此可以更好地利用图像信息，提高定位和地图构建的精度。

但同时，直接法SLAM也面临着光照变化、遮挡等挑战，需要更复杂的图像处理算法来应对这些问题。

总的来说，直接法SLAM通过直接使用图像数据进行定位和地图构建，为SLAM技术的发展提供了一种新的思路和方法，它在未来的无人驾驶、机器人导航等领域有着广阔的应用前景。

SLAM概念学习之随机SLAM算法 这⼀节，在熟悉了Featue maps相关概念之后，我们将开始学习基于EKF的特征图SLAM算法。

1. 机器⼈，图和增强的状态向量随机SLAM算法⼀般存储机器⼈位姿和图中的地标在单个状态向量中，然后通过⼀个递归预测和量测过程来估计状态参数。

其中，预测阶段通过增量航迹估计来处理机器⼈的运动，并增加了机器⼈位姿不确定性的估计。

当再次观测到Map中存储的特征后，量测阶段，或者叫更新阶段开始执⾏，这个过程可以改善整个的状态估计。

当机器⼈在运动过程中观测到新特征时，便通过⼀个状态增强的过程将新观测的特征添加到状态向量中。

机器⼈的状态，即⼀个相对于参考笛卡尔坐标系的⾃⾝位姿参数通过均值和协⽅差来定义：（1）（2） 图的协⽅差矩阵P m包含特征之间的互相关信息（即⾮对⾓项），这些交叉关联信息表征了每个特征对Map中其他特征相关信息的依赖。

由于特征的位置是静态的，当周围的环境也即Map是刚性的话，特征之间的交叉关联将会随着的特征的⼆次观测增强。

图中的特征可以表⽰如下（3）（4） SLAM中的图通过⼀个串联了机器⼈位姿和特征图状态的增强状态向量定义，如图1所⽰。

这是很有必要的，因为⼀致的SLAM依赖于机器⼈位姿和图之间相关性P v m（5）（6）Fig. 1 增强的状态向量. 需要注意的是，状态的初始化时通常为和.也就是说，还没有特征被机器⼈观测到，并且初始时刻机器⼈位于参考坐标系的原点。

2. 预测阶段随机SLAM算法的过程模型根据航迹推算运动估计来确定机器⼈相对于先前时刻位姿的运动，图特征仍然保持静⽌。

这个模型对状态估计的影响存在于状态向量部分和状态协⽅差矩阵中的以及项。

⽽和这些图特征相关项仍保持不变。

估计带来的机器⼈（这⾥以移动⼩车为例）位姿变化和协⽅差通常⽤车轮的编码器测量和⼩车对应的运动学模型获取。

本⽂⾥⾯的位姿改变通过基于激光测距的航迹推算获取，该算法可以通过批处理数据关联算法来找出序列激光扫描之间的相对位姿关系。

激光slam技术的原理和应用(一)激光SLAM技术的原理和应用1. 激光SLAM技术的原理•激光SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术是一种实时定位与建图技术，通过激光传感器获取环境中的三维点云数据，利用这些数据进行同时定位和建图。

•激光SLAM技术主要由前端的感知与建图和后端的优化两个部分组成。

感知与建图部分负责提取特征点，并根据特征点的位置进行定位和建图；后端的优化部分则通过迭代优化方法，不断调整位姿和地图，提高定位和建图的精度。

2. 激光SLAM技术的应用室内导航•激光SLAM技术可以用于室内导航系统，为用户提供准确的室内位置信息和地图数据。

通过激光传感器扫描室内环境，可以生成实时的地图，并根据用户的位置和目标，提供最佳的导航路线。

无人驾驶•激光SLAM技术是无人驾驶技术中关键的一环，可以帮助车辆实时感知周围环境并建立地图。

通过激光传感器获取道路和障碍物等信息，同时实时定位车辆，从而实现精确的自动驾驶。

工业自动化•在工业自动化领域，激光SLAM技术可以用于机器人的定位和导航。

通过激光传感器获取工厂环境的三维点云数据，可以为机器人提供准确的位置和地图信息，从而实现自主的导航和任务执行。

建筑测绘•激光SLAM技术可以用于建筑测绘，通过激光传感器扫描建筑物的外部和内部结构，生成精确的三维模型。

同时，激光SLAM技术也可以用于建筑施工过程中的监控和定位，提高施工效率和准确性。

农业领域•在农业领域，激光SLAM技术可以用于农机的智能化操作。

通过激光传感器扫描农田和农作物，可以实时获取地形、植被和作物信息，并为农机提供精确的导航和作业指导。

结论•激光SLAM技术是一种重要的定位与建图技术，具有广泛的应用前景。

它在室内导航、无人驾驶、工业自动化、建筑测绘和农业领域等方面发挥着重要作用，为各个领域提供了更高精度和更可靠的定位和导航解决方案。

超全SLAM技术及应⽤介绍SLAM (simultaneous localization and mapping),也称为CML (Concurrent Mapping and Localization), 即时定位与地图构建，或并发建图与定位。

问题可以描述为：将⼀个机器⼈放⼊未知环境中的未知位置，是否有办法让机器⼈⼀边逐步描绘出此环境完全的地图，所谓完全的地图（a consistent map）是指不受障碍⾏进到房间可进⼊的每个⾓落。

SLAM最早由Smith、Self和Cheeseman于1988年提出。

由于其重要的理论与应⽤价值，被很多学者认为是实现真正全⾃主移动机器⼈的关键。

词语解释Simultaneous Localization and MappingSimultaneous Localization and Mapping, 同步定位与建图。

SLAM问题可以描述为: 机器⼈在未知环境中从⼀个未知位置开始移动,在移动过程中根据位置估计和地图进⾏⾃⾝定位,同时在⾃⾝定位的基础上建造增量式地图，实现机器⼈的⾃主定位和导航。

Scanning Laser Acoustic MicroscopeScanning Laser Acoustic Microscope, 激光扫描声学显微镜。

激光扫描声学显微镜是⼀种强有⼒的⼴泛应⽤于诸如⼯业⽤材料和⽣物医学领域的⽆损检测⼯具，其使⽤的频率范围为10MHz ~ 500MHz。

Lymphocyte Activation MoleculeLymphocyte Activation Molecule, 医学⽤语。

Supersonic Low Altitude MissileSLAM — Supersonic Low Altitude Missile（超⾳速低空导弹）的缩写，是美国的⼀项导弹研制计划。

Symmetrically Loaded Acoustic ModuleSLAM是Symmetrically Loaded Acoustic Module的英⽂缩写 [1] ，中⽂意思是平衡装载声学模块。