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想象一下，在一个陌生的城市里没有地图。从火车站开始，你可能绕着街区走一圈然后又回到起点。在这个过程中，你可能会开始在脑海中构建一个有趣的商店、餐馆和街道的地图。由于你不想迷路，你还要在这张地图上确定自己的位置（定位）。在机器人学中，同时进行地图构建和定位的问题就是允许机器人在新环境中部署的主要挑战之一。

同时定位和地图构建（SLAM）问题通常假设机器人对其环境没有任何信息。这意味着它们只能依靠自己的传感器和运动测量，而这往往会导致地图错误的积累。

然而，随着像谷歌地球这样的工具的出现，有大量的信息可以帮助机器人确定自己的位置。基于这个想法，Kümmerle等人提出了通过将机器人的传感器数据与环境的航空影像进行匹配来定位机器人的方法。这种策略可以防止地图错误的积累。

更准确地说，机器人将来自3D激光测距仪和立体相机的信息与从航空影像中提取的全局约束进行结合。下面的视频展示了一个名为MobileRobots Powerbot的机器人在室内和室外进行SLAM定位。

结果表明，使用这种方法所获得的地图与现实更接近，而使用最先进的SLAM算法或GPS生成的地图则不然。

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