一、单目相机

        只使用一个摄像头进行SLAM的做法称为单目SLAM，这种传感器的结构特别简单，成本特别低，单目相机的数据：照片。照片本质上是拍摄某个场景在相机的成像平面上留下的一个投影。它以二维的形式记录了三维的世界。这个过程中丢掉了场景的一个维度，即深度（距离），在单目相机中，我们无法通过单张图片计算场景中物体与相机之间的距离（远近）。单目相机拍摄的图像只是三维空间的二维投影，要想恢复三维结构，需要改变相机的视角。我们需要移动相机，才能估计它的运动，同时估计场景中物体的远近和大小，即结构。我们知道：近处的物体移动快，远处的物体移动慢，极远处（无穷远处）的物体看上去是不动的。相机移动时，这些物体在图像上的运动就形成了视差。通过视差，我们就能定量的判断哪些物体离得远，哪些物体离得近。然而，这仍然只是一个相对值，单目SLAM估计的轨迹和地图与真实的轨迹和地图还相差一个因子，即尺度。

平移之后才能计算深度，以及无法确定的真实尺度，给单目SLAM的应用造成很大的麻烦，根本原因是无法通过单张图像确定深度。

二、双目相机

        双目相机测量到的深度范围与基线相关。基线距离越大，能够测量到的物体就越远。双目相机的距离估计是比较左右眼的图像获得的，并不依赖其他传感设备，可用于室内外。缺点是配置与标定复杂，深度量程和精度均受双目的基线和分辨率所限，同时，视差的计算非常消耗计算资源，需要使用GPU和FPGA设备加速，才能实时输出整张图像的距离信息。

三、深度相机

深度相机又称RGB-D相机，它最大的特点是可以通过红外结构光或ToF原理，通过主动向物体发射光并接收返回的光，测出物体与相机之间的距离，通过物理的测量手段，相比于双目相机，可节省大量的计算资源。但多数RGB-D相机还存在测量范围窄、噪声大、视野小、易受日光干扰，无法测量透射材质等诸多问题。在SLAM方面，主要应用于室内，室外比较难应用。