一、经典综述文章
1. Durrant-Whyte H, Bailey T. Simultaneous localization and mapping: part I[J]. IEEE robotics & automation magazine, 2006, 13(2): 99-110.
2. T. Bailey and H. F. Durrant-Whyte. Simultaneous Localisation and Mapping (SLAM): Part II. Robotics and Autonomous Systems (RAS), 13(3):108–117, 2006
3. Cadena C, Carlone L, Carrillo H, et al. Past, Present, and Future of Simultaneous Localization and Mapping: Toward the Robust-Perception Age[J]. IEEE Transactions on Robotics, 2016, 32(6):1309-1332.
4. 刘浩敏, 章国锋, 鲍虎军. 基于单目视觉的同时定位与地图构建方法综述[J]. 计算机辅助设计与图形学学报, 2016, 28(6):855-868.
二、视觉slam应用场景
机器人自主导航
SLAM是智能机器人的核心技术之一，应用例如危险场景下、GPS失效的室内、太空中、水下等进行探测、定位和建图
辅助驾驶
基于GPS定位精度较差（10m左右），无法准确定位具体车道线，而vSLAM定位精度可达厘米级。此外，在GPS无法工作的特殊场景（隧道，山洞等）下SLAM可以接管定位工作。
增强现实
SLAM可以在未知环境中定位自身方位并同时构建环境三维地图, 从而保证叠加的虚拟与现实场景在几何上的一致性（也就是让虚拟物体看起来像是被“固定”住了一样）。
三维重建
利用摄像机（单面、双目、RGB-D等）扫描物体（小尺度）、场景（大尺度），获得扫描物体或者场景的三维模型。可以用于3D虚拟漫游，3D物体打印，历史遗迹电子化保存等方面。