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来自知乎同名问题 https://www.zhihu.com/question/64011093 计算机视觉life对几个回答进行了整理，解释权归答主所有。如有侵权，请联系删除。 Qiang 回答中很多人提SLAM比三维重建多了一个L（location），我想也许可以稍微深入一点。 我们看一下定义： （1）SLAM：同步定位与地图构建；定谁的位？相机的位，相机在机器人身上，就是定机器人的位。建谁的地图？相机经过地方的地图。二者结合，才能确定机器人在某个地图中的具体位置，和这个场景（地图）下的连续运动轨迹。 （2）三维重建（SFM）：从运动恢复结构。我觉得更像是构建目标的三维模型。然后，我们看一下流行算法的效果： SLAM：蓝色表示运动位置。 图1：LSD-SLAM-运动轨迹和稀疏的场景地图，黄色表示位置之间的约束，这是优化问题，不展开。 图2：ORBSLAM2-运动轨迹和稠密(Dense)地图 SFM： 图3
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