SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) 대부분의 로봇 시뮬레이션은 Map이 주어져 있을 때 로봇의 위치를 찾아내는 Localization, 혹은 로봇의 위치를 정확히 알 수 있을 때 Map을 만들어가는 Mapping이다. Map과 localization을 동시에 하기 때문에 오버헤드가 크다. 개발된 알고리즘은 2가지 이다.EKF-SLAMFastSLAM EKF SLAM은 칼만 필터의 전제를 가지고 SLAM을 수행한다.칼만필터는 그 때의 상태가 그 자신에게만 dependent하다는 가정을 깔고 있기 때문에 계산량이 많고 오버헤드가 크다. FastSLAM은 몬테카를로 방법(파티클 필터링)알고리즘을 기반으로 하고 있다. 사실 EKF는 가우시안 분포를 가정하고 파티클 방법..