SLAM（Simultaneous Localization And Mapping，即同時定位和建圖）是一種技術，使機器人或系統能夠在沒有先驗知識的情況下，通過使用感測器（如攝像頭、雷射雷達等）進行自我定位並對周圍環境進行建模。
SLAM系統通常包括跟蹤（track）和映射（map）兩部分。跟蹤的目的是估計相機的位姿，也就是前端處理；映射部分則涉及深度構建，通過跟蹤模組估計相機位姿，並利用三角法計算特徵點的深度，以重建當前環境的地圖。重建出的地圖有助於提高前端處理的位姿估計精度，並可用於如閉環檢測等高級功能。
根據構建地圖的稀疏程度，SLAM可以分為稀疏法、半稠密法和稠密法。根據匹配方法，可以分為直接法和特徵點法。基於系統採用的最佳化策略，可以分為基於關鍵幀（Keyframe-based）和基於濾波（filter-based）的方法。
此外，SLAM還廣泛套用於多種領域，如工業自動化、無人駕駛、無人機、增強現實(AR)和虛擬實境(VR)等。例如，在無人駕駛領域，SLAM技術可以提供視覺里程計功能，與GPS等其他定位方式融合，實現高精度的定位和導航。在無人機領域，SLAM技術可以讓無人機在GPS信號不可用的環境中實現自主飛行和任務執行。在增強現實和虛擬實境中，SLAM技術用於根據用戶的頭部或手部運動實時更新虛擬場景的視角和位置。