SLAM前端（Simultaneous Localization and Mapping Frontend）是即时定位与建图系统中的实时感知与数据处理模块，负责对传感器原始数据进行特征提取、数据关联和位姿估计。它如同系统的「侦察兵」，通过激光雷达、摄像头等传感器的实时观测数据，快速构建环境特征点云或视觉特征，并将当前帧与历史帧进行匹配，计算出车辆在未知环境中的相对运动轨迹。与后端优化相比，前端更注重实时性，通常采用滤波或轻量级图优化方法，为后续的全局优化提供初始位姿估计。
在自动驾驶产品开发中，SLAM前端的鲁棒性直接影响定位建图的实时表现。例如视觉前端在隧道等特征缺失场景可能失效，而多传感器融合前端则能通过冗余设计提升稳定性。当前行业趋势是结合深度学习进行特征提取与匹配，如使用CNN网络替代传统SIFT特征，其关键在于平衡算法精度与车载计算平台的算力约束。延伸阅读推荐《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》（高翔等著），该书对前端技术体系有系统阐述。