当下激光雷达Slam和视觉Slam的瓶颈是什么？

已经（基本）解决的问题

1. 低动态场景下的建图；
2. 基于先验地图的厘米级定位；
3. 室外与gps互补，提供高频平滑的轨迹；

工程上的一些不足（多数从业者可以解决的问题）

1. 视觉slam：低纹理场景下鲁棒性不足（可以通过引入多摄像头和以superpoint为代表的学习类匹配方法改善）
2. 激光slam：几何结构相似场景的定位/重定位（面对具体业务场景，可以通过多种trick解决，例如加反光柱）
3. 通病：高动态场景地图的维护与稳定定位（建图时选择静态场景，定位时轮式机器人通过轮速计，腿式机器人通过pdr实现定位约束）
4. 更低的占用，更高的频率，更高的精度与鲁棒性。这些其实不是问题哈哈哈，看具体项目吧。