1.视觉SLAM视觉SLAM主要是采⽤深度摄像机，基于单⽬、双⽬、鱼眼相机的视觉SLAM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物体的距离，并进⾏定位与地图构建。视觉SLAM可以从环境中获取海量的、富于冗余的纹理信息，拥有超强的场景辨识能⼒。早期的视觉SLAM基于滤波理论，其⾮线性的误差模型和巨⼤的计算量成了它实⽤落地的障碍。近年来，随着具有稀疏性的⾮线性优化理论(Bundle Adjustment)以及相机技术、计算性能的进步，实时运⾏的视觉SLAM已不再是梦。
2.激光SLAM
激光SLAM采⽤单线或多线激光雷达，⼀般单线激光雷达主要⽤于室内机器⼈上，如我们常见的家庭扫地机器⼈及商⽤场景中的服务型机器⼈，⽽多线激光雷达常⽤于⽆⼈驾驶领域。激光SLAM通过对不同时刻的两⽚点云进⾏匹配与⽐对，计算激光雷达相对运动的距离和姿态的改变，也就完成了机器⼈⾃⾝的定位。
由于传感器种类和安装⽅式的不同，SLAM在实现⽅式及实现难度上也会有所差异。就⽬前⽽⾔，激光SLAM技术相对更为成熟，落地应⽤也更为丰富。
SLAM正在⼊侵这些⾏业
⽬前SLAM技术已⼊侵了多个⾏业，包括机器⼈、⽆⼈驾驶、AR/VR以及AGV等多领域。
在机器⼈定位导航领域，SLAM可以辅助机器⼈执⾏路径规划、⾃主探索、导航等任务。国内的科沃斯、塔⽶以及新晋品牌岚豹都采⽤了SLAM结合激光雷达或者摄像头的⽅法，让扫地机⾼效绘制室内地图，智能分析和规划扫地环境，从⽽成功让⾃⼰步⼊了智能导航的阵列。 在⽆⼈驾驶领域，可以使⽤SLAM提供视觉⾥程计功能，然后跟其他的定位⽅式融合。从⽽满⾜⽆⼈驾驶精准定位的需求。例如，应⽤了基于激光雷达技术Google⽆⼈驾驶车以及⽜津⼤学MobileRoboticsGroup11年改装的⽆⼈驾驶汽车野猫(Wildcat)均已成功路测。
pgd-426在⽆⼈机领域，可以使⽤SLAM构建局部地图，辅助⽆⼈机进⾏⾃主避障、路径规划。
涉水喉曾经刷爆美国朋友圈的Hovercamera⽆⼈机，就应⽤到了SLAM技术。
在AR/VR领域，SLAM技术能够构建视觉效果更为真实的地图，从⽽针对当前视⾓渲染虚拟物体的叠加效果，使之更真实没有违和感。VR/AR代表性产品中微软Hololens、⾕歌ProjectTango以及MagicLeap都应⽤了SLAM作为视觉增强⼿段。
在AGV领域，将SLAM技术⽤于AGV物流⼩车上，可以不⽤预先铺设任何轨道，⽅便⼯⼚⽣产线的升级改造和导航路线变更，进⾏实时避障，环境适应能⼒强，同时能更好的实现多AGV⼩车的协调控制，⽬前国内已有⼀些企业开始将SLAM技术应⽤到AGV上，借此实现真正的智能导航。
相⽐于在AR上的应⽤，SLAM技术应⽤于机器⼈、⽆⼈驾驶等领域会有很多的不同，例如，在AR中使⽤⼀般更关注与局部的精度，要求恢复的相机运动避免出现漂移、抖动，这样叠加后的虚拟物体看起来才能与现实场景真实的融合在⼀起，但在机器⼈及⽆⼈驾驶等领域，会更关注于全局的精度，需要恢复整条运动轨迹，误差累积不能太⼤，循环回路要能闭合，⽽在某个局部的漂移、 抖动等问题往往对机器⼈应⽤来说影响不⼤。
国内多企业不断涌⼊SLAM技术领域
随着SLAM技术重要性的凸显，国内越来越多企业纷纷投⼊SLAM技术的研发中，除了⼀些移动机器⼈⼚商作为⾃⽤研发，也不乏⼀些企业专门提供定位导航模块。思岚科技就是其中⼀家，作为机器⼈定位导航技术的领先企业，思岚科技主要以激光SLAM取胜。它是我国最早将激光SLAM应⽤于服务机器⼈的企业，为了帮助机器⼈实现⾃主⾏⾛，国内思岚科技推出了模块化⾃主定位导航解决⽅案SLAMWARE，这套定位导航⽅案以激光雷达作为核⼼传感器，搭配定位导航控制核⼼SLAMWARE C
ore，可使机器⼈实现⾃主定位导航、⾃动建图、路径规划与⾃动避障等功能。据了解，该开发套装具有12⽶家⽤版及25⽶商⽤版之分，主要区别在于传感器测距范围的不同，思岚科技商⽤版除了25⽶测距外，还推出了⾸款TOF激光雷达，测距半径可达到40⽶，能满⾜更多更⼤场景的应⽤，且抗光⼲扰能⼒更胜⼀筹。在室外60Klx的强光下依旧能实现稳定测距及⾼精度地图建图。⽆论是室内还是室外场景，都能轻松完成任务。
除了思岚科技，国内速感科技、布科思、⽶克⼒美、⾼仙、斯坦德等企业也涌⼊其中，且⼤多企业以激光SLAM为主，毕竟激光SLAM是当下最稳定、可靠的定位导航⽅案，⽽视觉SLAM将是未来主流研究⽅向，不过未来两者融合也将成为⼀种趋势，采⽤多传感器融合能做到取长补短，为市场打造出更好⽤的定位导航解决⽅案，进⼀步实现机器⼈的智能化进程。
总体来说，⽬前国内技术⽆论是在技术层⾯还是应⽤层⾯仍处于发展阶段，未来，随着消费刺激及产业链不断发展，SLAM技术将会有⼀⽚更为⼴阔的市场。
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