SLAM（同步定位与地图构建），是指运动物体根据传感器的信息，一边计算自身位置，一边构建环境地图的过程，解决机器人等在未知环境下运动时的定位与地图构建问题。目前，SLAM的主要应用于机器人、无人机、无人驾驶、AR、VR等领域。其用途包括传感器自身的定位，以及后续的路径规划、运动性能、场景理解。 

由于传感器种类和安装方式的不同，SLAM的实现方式和难度会有一定的差异。按传感器来分，SLAM主要分为激光SLAM和VSLAM两大类。其中，激光SLAM比VSLAM起步早，在理论、技术和产品落地上都相对成熟。基于视觉的SLAM方案目前主要有两种实现路径，一种是基于RGBD的深度摄像机，比如Kinect；还有一种就是基于单目、双目或者鱼眼摄像头的。VSLAM目前尚处于进一步研发和应用场景拓展、产品逐渐落地阶段。

激光SLAM：早在2005年的时候，激光SLAM就已经被研究的比较透彻，框架也已初步确定。激光SLAM，是目前最稳定、最主流的定位导航方法。