SLAM本身的idea不好想，在边缘计算这边先调研下好了
智能机器人场景
计算分为四层，robot layer, edge layer, fog layer and cloud layer
robot layer: 仅仅收集数据传输到edge layer; 几乎不做计算吧。
edge layer:接收里程计数据，图像，测距数据等传感器数据；处理传感器数据给机器人指令；两个机器人连到同一个edge的时候，还能共享传感器信息；低延迟下工业环境操作更安全--相比于云计算
fog layer:雾层包括智能边缘网关作为其一部分。尽管如此，它还是被定义为一个单独的层，因为它在建议的系统体系结构中的角色不同于边缘层的数据分析和即时控制角色。雾层表示不同的Edge网关以及其他服务（例如分布式数据库或位置服务）的互连。
特别是，当机器人从一个网关断开连接并连接到另一个网关时，雾层将负责切换机制，同时还要购买包括分布式存储，外部跟踪和监视或定位服务在内的其他服务。
管理切换的另一种方法是在传统网关（例如Wi-Fi路由器）之后部署Edge网关，以便网关可以将接收到的信息直接存储在分布式存储中。
也同时负责一些协同的工作，比如协同定位。
cloud layer: 高层数据的上载，可视化，以及用户管理机器人
实验只有LIDAR,,,没有摄像头。。尴尬了。。。