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。
激光SLAM地图构建
VSLAM（基于视觉的定位与建图）：随着计算机视觉的迅速发展，视觉SLAM因为信息量大，适用范围广等优点受到广泛关注。
（1）基于深度摄像机的Vslam，跟激光SLAM类似，通过收集到的点云数据，能直接计算障碍物距离；
（2）基于单目、鱼眼相机的VSLAM方案，利用多帧图像来估计自身的位姿变化，再通过累计位姿变化来计算距离物体的距离，并进行定位与地图构建；
视觉SLAM地图构建
图片来源：百度AI一直以来，不管是产业界还是学术界，对激光SLAM和VSLAM到底谁更胜一筹，谁是未来的主流趋势这一问题，都有自己的看法和见解。下面就简单从几个方面对比了一下激光SLAM和VSLAM。
成本
不管是Sick，北洋，还是Velodyne，价格从几万到几十万不等，成本相对来说比较高，但目前国内也有低成本激光雷达（RPLIDAR）解决方案。VSLAM主要是通过摄像头来采集数据信息，跟激光雷达一对比，摄像头的成本显然要低很多。但激光雷达能更高精度的测出障碍点的角度和距离，方便定位导航。
应用场景
从应用场景来说，VSLAM的应用场景要丰富很多。VSLAM在室内外环境下均能开展工作，但是对光的依赖程度高，在暗处或者一些无纹理区域是无法进行工作的。而激光SLAM目前主要被应用在室内，用来进行地图构建和导航工作。
地图精度
激光SLAM在构建地图的时候，精度较高，思岚科技的RPLIDAR系列构建的地图精度可达到2cm左右；VSLAM，比如常见的，大家也用的非常多的深度摄像机Kinect，（测距范围在3-12m之间），地图构建精度约3cm；所以激光SLAM构建的地图精度一般来说比VSLAM高，且能直接用于定位导航。
易用性
激光SLAM和基于深度相机的VSLAM均是通过直接获取环境中的点云数据，根据生成的点云数据，测算哪里有障碍物以及障碍物的距离。但是基于单目、双目、鱼眼摄像机的VSLAM方案，则不能直接获得环境中的点云，而是形成灰色或彩色图像，需要通过不断移动自身的位置，通过提取、匹配特征点，利用三角测距的方法测算出障碍物的距离。
安装方式
雷达最先开始应用于军事行业，后来逐渐民用。被大家广泛知晓最先应该是从谷歌的无人车上所知道的。当时Velodyne雷达体积、重量都较大，应用到一些实际场景中显然不适合。比如无人机、AR、VR这种，本身体积就很小，再搭载大体积的激光雷达的话，根本无法使用，也影响美感和性能。所以VSLAM的出现，利用摄像头测距，弥补了激光雷达的这一缺点，安装方式可以随着场景的不同实现多元化。
其他
除了上面几点之外，在探测范围、运算强度、实时数据生成、地图累计误差等方面，激光SLAM和视觉SLAM也会存在一定的差距。
比如：
左为Lidar SLAM，右为VSLAM
数据来源：KITTI
可以明显看出，对于同一个场景，VSLAM在后半程中出现了偏差，这是因为累积误差所引起的，所以VSLAM要进行回环检验。
激光SLAM是目前比较成熟的定位导航方案，视觉SLAM是未来研究的一个主流方向。所以，未来，多传感器的融合是一种必然的趋势。取长补短，优势结合，为市场打造出真正好用的、易用的SLAM方案。
