RGBD SLAM屬於視覺SLAM中的壹種，使用的RGBD傳感器包括zed（雙目立體，適用於室外）、Kinect（結構光，僅限室內）、Kinect v2（TOF，主要用於室內）等。
功能包
現在有比較多的現成的功能包可以進行學習和二次開發：
gmapping：
實時構建室內地圖，在構建小場景地圖所需的計算量較小且精度較高。相比Hector SLAM對激光雷達頻率要求低、魯棒性高（Hector 在機器人快速轉向時很容易發生錯誤匹配，建出的地圖發生錯位，原因主要是優化算法容易陷入局部最小值）。
而相比Cartographer在構建小場景地圖時，Gmapping不需要太多的粒子並且沒有回環檢測因此計算量小於Cartographer而精度並沒有差太多。但是，不適合構建大場景地圖，並且沒有回環檢測，因此在回環閉合時可能會造成地圖錯位，雖然增加粒子數目可以使地圖閉合但是以增加計算量和內存為代價，不能像Cartographer那樣構建大的地圖。
hector_slam：
設計初衷Hector主要用於救災等地面不平坦的情況，因此無法使用裏程計，特點是用IMU解決了激光的運動畸變問題。雖然系統不提供明確的循環關閉能力，但對於許多真實世界場景來說它足夠準確。
cartographer：
累計誤差較前兩種算法低，能天然的輸出協方差矩陣，後端優化的輸入項。成本較低的雷達也能跑出不錯的效果。是Google開源的壹個ROS系統支持的2D和3D SLAM（simultaneous localization and mapping）庫。