视觉SLAM(Visual SLAM,vSLAM)已成为无人系统在未知环境中,实现全自主导航和环境感知不可或缺的重要组成部分。本文简要介绍了vSLAM的发展历程和典型构成,总结了两种前端位姿估计方法(特征法与直接法)和两种后端优化方法(非线性滤波与非线性优化)的典型代表及优缺点。在此基础上,依次按照耦合方式和后端优化方法的不同对视觉/惯性SLAM(Visual Inertial SLAM,VI-SLAM)的相关研究成果进行了分类。此外,进一步分析了代表性开源v SLAM框架的异同,给出了公开数据集下的性能对比。最后,分别从泛化能力、高级感知能力、动态适应性和多传感器集成化等方面对当前vSLAM所面临的挑战进行了阐述,探讨了vSLAM未来的发展趋势和方向,为研究者们提供了有益参考。