This article presents a comprehensive review of the Active Simultaneous Localization and Mapping (A-SLAM) research conducted over the past decade. It explores the formulation, applications, and methodologies employed in A-SLAM, particularly in trajectory generation and control-action selection, drawing on concepts from Information Theory (IT) and the Theory of Optimal Experimental Design (TOED). This review includes both qualitative and quantitative analyses of various approaches, deployment scenarios, configurations, path-planning methods, and utility functions within A-SLAM research. Furthermore, this article introduces a novel analysis of Active Collaborative SLAM (AC-SLAM), focusing on collaborative aspects within SLAM systems. It includes a thorough examination of collaborative parameters and approaches, supported by both qualitative and statistical assessments. This study also identifies limitations in the existing literature and suggests potential avenues for future research. This survey serves as a valuable resource for researchers seeking insights into A-SLAM methods and techniques, offering a current overview of A-SLAM formulation.


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即时定位与地图构建(SLAM或Simultaneouslocalizationandmapping)是这样一种技术:使得机器人和自动驾驶汽车等设备能在未知环境(没有先验知识的前提下)建立地图,或者在已知环境(已给出该地图的先验知识)中能更新地图,并保证这些设备能在同时追踪它们的当前位置。
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