现在视觉SLAM的缺点

1. 对光照和纹理的依赖性：现有的视觉SLAM系统对光照和纹理的要求比较高，这意味着在低光照或低纹理环境下，它们可能无法正常工作。

2. 对计算资源的要求：视觉SLAM需要大量的计算资源来处理大量的数据和计算复杂的算法，这使得它难以在低功耗设备上实现。

3. 对运动的限制：视觉SLAM需要相机能够运动，并且需要检测运动并跟踪相机的位置。这意味着在某些情况下，如固定相机或相机运动过于快时，它可能无法正常工作。

4. 对场景的限制：视觉SLAM需要能够识别和跟踪场景中的特征点，这意味着在某些情况下，如纯黑或纯白的场景或没有足够的特征点的场景中，它可能无法正常工作。

5. 对精度的限制：视觉SLAM的定位和地图构建精度取决于特征点的质量和数量，这意味着在某些情况下，如特征点稀疏或质量不高时，它可能无法提供精确的结果。