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在室内移动机器人的导航中，机器人的定位与地图创建是机器人研究中一个基础且重要的问题。机器人只有实时明确自己当前的方位，才能快速准确地到达目的地。自从移动机器人诞生以来，已知环境地图的定位问题和已知定位的地图创建问题已经被广泛研究，提出了多种有效的解决途径。而当地图和机器人的位置都事先未知时，定位问题就变得更加复杂。
在这种情况下，要求机器人在一个完全未知的环境中从一个未知的位置出发，在递增地建立环境的导航地图同时，利用已建立的地图来同步刷新自身的位置，最终形成完整的环境地图并在此基础上提供准确的定位。在上述问题中，机器人位置和地图两者的估算是高度相关的，任何一方都无法独立获取。这样一种相辅相生，不断迭代的过程，被学术界简称为同步定位与地图创建（ SLAM ）问题。该问题可以表述为：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传感器进行自身定位，同时建立环境地图。目前使用的主要是模糊逻辑和概率的方法，如Bayes估计，Kalman滤波，扩展Kalman滤波和Markov推理等。