SLAM算法的主要优点包括高精度、实时性、鲁棒性、低资源消耗以及广泛的适用性。在多种环境中，SLAM算法能够提供较为精确的定位与地图构建性能，如基于视觉的SLAM通过高清晰度的图像来增强定位准确度与环境识别效果。同时，SLAM系统能够在移动过程中快速反应环境变化，并实时更新地图与定位信息。此外，多传感器融合SLAM算法通过整合多种传感器信息，提高了系统的鲁棒性和精度。某些轻量级SLAM算法还大幅度降低了计算资源的消耗，适用于计算能力有限的平台。SLAM算法广泛应用于机器人导航、自动驾驶、无人机导航、增强现实等领域。
