Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) is a key problem in the field of Artificial Intelligence and mobile robotics that addresses the problem of localization and mapping when a prior map of the workspace is not accessible. The determination of the SLAM problem has gained significant research momentum up to recent times. In this paper, firstly the problem of SLAM, its general model, framework, the difficulties, and leading approaches are described. Secondly, the progress of SLAM solving algorithms is surveyed throughout history. Pre-development, early SLAM solving algorithms, recent and present methods are presented and the progression of the state-of-art is reviewed based on the impact of leading approaches. We have selected some of the most important approaches of all time (1986–2019) to understand the research development, current trends, and intellectual structure of SLAM. Furthermore, from the trend of recent studies and the existence of difficult problems, a brief but sufficient review in the visual SLAM with the most outstanding approaches is presented. This paper provides one single sufficient review that allows researchers to understand the trend of SLAM, where it has come from, where it is going to and what needs to be more investigated in the SLAM-related field area. The future, in other words, the potential most important approaches inspiring the future researches in the SLAM problem can be seen. This paper will be an efficient overview and a valuable survey for introducing the SLAM solving approaches in mobile robotics as well as the general application of SLAM.

同步定位和映射（SLAM）是人工智能和移动机器人领域中的关键问题，当无法访问工作区的先前地图时，该问题解决了定位和映射的问题。直到最近，SLAM问题的确定已经获得了重要的研究动力。本文首先介绍了SLAM的问题，它的一般模型，框架，难点和主要方法。其次，对SLAM解决算法的进展进行了纵览。介绍了开发前的，早期的SLAM解决算法，最新的和当前的方法，并根据领先方法的影响对最新技术进行了回顾。我们选择了有史以来（1986-2019年）一些最重要的方法来了解研究进展，当前趋势，和SLAM的知识结构。此外，从最近的研究趋势和难题的存在出发，对视觉SLAM中使用最出色方法的简短但充分的综述进行了介绍。本文提供了一个完整的综述，使研究人员能够了解SLAM的趋势，它的来历，发展趋势以及与SLAM相关的领域需要进一步研究的内容。换句话说，可以看到未来的潜在最重要的方法，这些方法会激发SLAM问题的未来研究。本文将为介绍SLAM解决方案在移动机器人中的应用以及SLAM的一般应用提供有效的概述和有价值的调查。从最近的研究趋势和难题的存在出发，对视觉SLAM中使用最出色方法的简短但充分的综述进行了介绍。本文提供了一个完整的综述，使研究人员能够了解SLAM的趋势，它的来历，发展趋势以及与SLAM相关的领域需要进一步研究的内容。换句话说，可以看到未来的潜在最重要的方法，这些方法会激发SLAM问题的未来研究。本文将为介绍SLAM解决方案在移动机器人中的应用以及SLAM的一般应用提供有效的概述和有价值的调查。从最近的研究趋势和难题的存在出发，对视觉SLAM中使用最出色方法的简短但充分的综述进行了介绍。本文提供了一个完整的综述，使研究人员能够了解SLAM的趋势，它的来历，发展趋势以及与SLAM相关的领域需要进一步研究的内容。换句话说，可以看到未来的潜在最重要的方法，这些方法会激发SLAM问题的未来研究。本文将为介绍SLAM解决方案在移动机器人中的应用以及SLAM的一般应用提供有效的概述和有价值的调查。本文提供了一个完整的综述，使研究人员能够了解SLAM的趋势，它的来历，发展趋势以及与SLAM相关的领域需要进一步研究的内容。换句话说，可以看到未来的潜在最重要的方法，这些方法会激发SLAM问题的未来研究。本文将为介绍SLAM解决方案在移动机器人中的应用以及SLAM的一般应用提供有效的概述和有价值的调查。本文提供了一个完整的综述，使研究人员能够了解SLAM的趋势，它的来历，发展趋势以及与SLAM相关的领域需要进一步研究的内容。换句话说，可以看到未来的潜在最重要的方法，这些方法会激发SLAM问题的未来研究。本文将为介绍SLAM解决方案在移动机器人中的应用以及SLAM的一般应用提供有效的概述和有价值的调查。