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