SLAM（同步定位与建图）通过使设备能够实时理解并与其物理环境互动来增强 AR 体验。其核心在于，SLAM 允许设备在构建未知环境地图的同时跟踪自身在该地图中的位置。这种双重能力对于 AR 应用至关重要，因为它确保虚拟对象即使在用户移动时也能保持锚定在真实世界表面和透视关系上。例如，当将虚拟 3D 模型放置在桌子上时，SLAM 会检测桌子的边缘和方向，然后随着用户绕着它走动而调整模型的位置和比例。没有 SLAM，虚拟对象会漂移或看起来与环境脱节，从而破坏沉浸感。
SLAM 通过处理来自摄像头、LiDAR 或 IMU（惯性测量单元）等传感器的数据来实现这一点，以识别视觉特征并跟踪运动。算法分析这些输入，在增量构建空间地图的同时估计设备的位置。例如，在一个有家具的房间里，SLAM 可能会将角落、边缘或纹理表面检测为参考点。随着用户移动，系统会不断完善地图及其内的设备位置。这种适应性在动态环境中至关重要——如果像椅子这样的物体被移动，SLAM 可以更新地图以反映变化，确保虚拟内容保持对齐。开发者可以利用 ARKit 或 ARCore 等框架，它们抽象了大部分 SLAM 的复杂性，使应用能够专注于渲染和交互逻辑。
SLAM 在 AR 中的实际应用涵盖游戏、导航和工业工具。Pokémon GO 等游戏使用 SLAM 将角色放置在真实表面上，而 IKEA Place 等家具应用则依赖它来在房间中可视化产品。在工业环境中，技术人员可能会使用带有 SLAM 的 AR 眼镜将维修说明叠加到机械设备上，注释固定在特定组件上。这些例子突出了 SLAM 在实现精确、情境感知的 AR 体验中的作用。对于开发者来说，集成 SLAM 意味着优先考虑传感器校准、优化实时性能以及处理低光环境或无特征表面等边缘情况。通过解决这些挑战，SLAM 确保 AR 应用在使用者的世界中感到响应迅速且稳固。