近年来，随着移动机器人在各行各业的广泛应用，SLAM逐渐被大家熟悉，但是SLAM具体是什么，有哪些应用领域？
SLAM试图解决这一个问题：一个机器人在未知环境中移动时，如何通过观察环境来确定其自身的运动轨迹，同时构建出环境地图。 SLAM技术就为了实现这个目标涉及到的许多技术的总和。由于其重要的理论和应用价值，被很多学者觉得它是实现真正的全自动移动机器人的关键。
机器人定位和导航：SLAM可应用于生成移动机器人所处环境的地图。机器人能根据这个地图执行路径规划、自主定位和导航等任务。
无人驾驶领域：SLAM技术能提供视觉里程计功能，然后与GPS和其他定位方式相融合。
无人机领域：SLAM可以构建局部地图，辅助无人机自主规避障碍、规划路径。
根据传感器类型，SLAM可大致分为激光SLAM和视觉SLAM。那么激光SLAM和视觉 SLAM，谁更胜一筹呢？下面从以下几个角度进行简单对比：
早在2005年，激光SLAM就被研究的比较透彻，激光 SLAM是目前最稳定，最主流的定位导航方式； 视觉 SLAM目前仍处于进一步的研发和应用场景扩展，产品逐步落地阶段。
激光 SLAM大多数都用在室内；视觉SLAM在室内和室外均可使用，但是对光的依赖度较高，无法在黑暗的地方或某些无纹理的区域工作。
两者相比，激光SLAM构造的地图精度高，无累积误差，可直接用于定位导航。
当然，激光SLAM也有一定的局限性。例如，在两边都是墙壁的长而直的走廊，或者在动态变化很大的环境中，仅依靠激光SLAM容易失去定位。
要想让移动机器人应对各种复杂的使用场景，激光SLAM和视觉 SLAM需要在竞争和融合中发展，逐渐替代人工完成简单、重复率高、劳动强度大的工作，真正的完成为人类服务。
斯坦德机器人（深圳）有限公司，专注于工业级移动机器人的研发与生产，实现了从机器人底层定位算法、操作系统、控制器等核心技术的自主研发全覆盖，主体业务为激光SLAM自主移动机器人及柔性物流解决方案。
