用于SLAM建图的主流传感器有激光雷达和摄像头。

是的，激光雷达和摄像头是主流的用于SLAM（同时定位与地图构建）建图的传感器。

激光雷达通过发射激光束并测量其反射回来的时间来获取周围环境的距离信息，从而创建地图。激光雷达可以提供准确的距离和角度测量，适用于室内和室外环境。

摄像头则利用图像信息来感知环境。通过分析图像中的特征点、边缘、颜色等特征，可以进行目标识别、姿态估计等操作。摄像头在SLAM中可以用于特征提取、特征匹配和位置估计等任务。

综合使用激光雷达和摄像头可以提高建图的精度和鲁棒性。同时，还有其他传感器如惯性测量单元（IMU）等可以与激光雷达和摄像头结合使用，以进一步提高建图的性能。

相关问题

近几年主流的slam技术有哪些

近年来，主流的SLAM技术主要包括以下几种：

1. 视觉SLAM（Visual SLAM）：利用摄像头采集的图像信息实现定位和建图，例如ORB-SLAM、LSD-SLAM、SVO等。

2. 激光SLAM（Lidar SLAM）：利用激光雷达采集的点云数据实现定位和建图，例如LOAM、LeGO-LOAM等。

3. 深度学习SLAM（Deep Learning SLAM）：利用深度学习技术实现SLAM，例如DeepVO、DeepTIO等。

4. 多传感器融合SLAM（Multi-sensor Fusion SLAM）：利用多种传感器如摄像头、激光雷达、IMU等信息进行融合实现定位和建图，例如MSCKF、VINS-Mono等。

5. 语义SLAM（Semantic SLAM）：在传统SLAM的基础上，加入语义信息，实现更加智能化的定位和建图，例如ORB-SLAM2 with Semantic Segmentation、LSD-SLAM with Semantic Segmentation等。