同步定位与地图构建技术(SLAM)最早由机器人技术提出并应用于机器人技术，旨在利用传感器数据建立未知环境下的实时定位与环境地图。多年来，已经有许多使用不同传感器的新方法，如声纳、激光雷达和照相机。这些方法创建一个新的数据表示，然后创建一个新的地图。——并且，系统叙述了SLAM技术。由于最近CPU和GPU技术的进步，机载计算单元的计算能力有所提高，对视觉SLAM的相关研究也在不断增长，因为与其他传感器相比，低成本相机提供了丰富的视觉信息。如今，许多优秀的可视化SLAM方法应运而生，推动了SLAM技术的发展，如PTAM、DTAM、ORB-SLAM等。在过去的30年里，SLAM技术经历了三次大的迭代。如今，SLAM技术正在蓬勃发展。无人机领域迫切需要实时高精度的SLAM技术。视觉惯性同步定位和地图构建(VI-SLAM)系统结合了视觉和惯性测量单元的数据进行定位和环境感知，已成为当前的研究热点：原因如下
(1)该技术应用于机器人研究，特别是在设计微型飞行器自主导航的广泛研究和应用中；
(2)增强现实(AR)技术和虚拟现实(VR)技术发展迅速；
(3)无人驾驶和人工智能的快速研究。
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