一．扫地机器人
扫地机器人是家庭服务机器人中应用最广泛的一种，SLAM技术也是因为其在扫地机器人上的应用而走入百姓的视野。Neato（俐拓-美国著名扫地机器人品牌）的中国代理商CEO在接受采访时曾经指出：“为扫地机器人配备更智能的路径规划方式可以为其节省更多能源，从而配备具有更强清洁能力的清扫系统。”
扫地机器人根据其导航方式的不同大体分为两类，即随机碰撞型和智能扫描规划型，智能扫描规划型中又包含了RPS激光定位型、北极星导航型、无线载波室内定位型和图像式测算导航型四种导航类型。
其中，北极星导航型及无线载波室内定位型的代表分别为iRobot公司的Northstar导航定位技术与Proscenic公司的模拟GPS卫星三点定位技术，两种导航定位技术原理相互类似，均属于基于信标的定位技术，即由安装在机器人上的接收器接收在房间内已知位置摆放的多个发射器发射的信号，通过计算得到自己的定位并实现导航。该种定位方式精度很高，但由于造价昂贵且安装繁琐，所以应用较少。
RPS激光定位型和图像式测算导航型均为采用SLAM算法进行定位与导航的导航方式。RPS激光定位型为采用激光雷达进行定位与建图的方式，最早由美国Neato公司提出并应用于其公司的XV系列扫地机器人上，最近流行的小米机器人也应用了与其相似的激光SLAM技术。
由于人们对激光SLAM的研究起始更早，所以技术更为成熟。之前其应用主要受到激光雷达的成本限制，而随着机器人、无人车、无人机、增强现实等行业领域对其的需求越来越大，使其得以大批量生产，降低了成本。而且小米采用了用算法来弥补其消费级激光雷达上的不足，以更廉价的光学组件和机械部分来达到中低档工业级激光雷达的精度与效果，这在满足其工作需要的同时将价格控制在了人们可以接受的范围，也给了那些想尝试将从扫地中“解放”出来的家庭一个智能又便宜的选择。目前市场上图像式测量导航型机器人仍然较少，iRobot公司的新一代产品——iRobot Roomba 980是其中之一，搭载其公司专利vSLAM视觉定位系统，采用全新的iAdapt2.0 Navigation算法进行路径规划，通过机器人顶部斜向前的摄像头进行视觉建图与定位。此外，英国Dyson公司历时十八年推出的行业顶尖级产品360Eye也采用视觉SLAM算法进行建图、定位与路径规划，其设计师MikeAldred表示，之所以采用摄像头而非大部分扫地机器人厂商所采用的激光雷达系统在于其相信在未来几年机器视觉行业将会获得大幅度、快速的改进。
二．AGV
自动导航车（Automated Guided Vehicles,AGV)，又名无人搬运车，是智能工厂的重要组成部分。其应用不仅局限于制造车间与大型物流集散地，在军事及危险场所，依托AGV的自动驾驶功能并集合其他探测或拆卸功能，也将其用于侦察、排雷、危险品处理等。
现有的AGV导航方式主要有：磁带导引、电磁导引、光学导引、坐标导引、激光导引、惯性导引和视觉导引。其中前三种方式需要提前设定行驶路径，并在路径上设置导航用的信息媒介物，AGV通过检测其信息确定导向的方式称为车外预定路径导航方式，后面四种无需预先确定行驶路径，根据调度要求柔性化设定行驶路径的导引方式称为非预定路径（自由路径）导引方式。这里主要对采用激光雷达、光学传感器的导航方式进行介绍。
光学导引
光学导引指在AGV行驶的路径上涂漆或粘贴色带，在AGV底部对称安装2个检测反射光的传感器，通过偏差测定来控制电机实现前进或转向的导航方式。也有学者或厂家将其归结为视觉导航方式的一种，相较于地磁导引与磁带导引方式，其扩展灵活性更好，地面布线更为简便，但缺点在于其过分依赖于地面上的色带信息，而色带信息对磨损与污染十分敏感，造成该种导航方式对环境要求较高，导航精度较差。
激光导引
现有的激光导引方式可以根据是否需要在环境中粘贴反光板分成两类。其中需要粘贴反光板的激光导引方式其原理与扫地机器人中基于信标的定位方式相类似。首先在AGV上装备发射和接收激光的扫描器，，在导引区域四周按要求布置足够数量的反射板，然后将精确测量得到的反光板位置及行驶路径信息输入到AGV的PLC中，再由AGV同时发射并接收激光束从而获取自己运动后的实时位姿。该种导航方式最突出的优点在于其定位的精确性，行驶路径也相对灵活，但对于环境的测量精度要求较高，且还是无法摆脱对环境的依赖，需要对环境进行预处理。无反光板的激光导引方式主要采用激光SLAM技术，国内采用该种导航技术的AGV的生产厂商习惯于同时在其AGV上搭载惯性测量单元（IMU)同歩进行航位推算以保障运动精度保障。
视觉导引
自由路径导引方式中存在的视觉导航同样有两种，一种需要在地面或天花板粘贴二维码，通过AGV上的视觉传感器读取二维码信息获取自身位置与姿态，从而实现自主定位与导航；另一种则为采用视觉SLAM技术的方式，生产具有该种技术的AGV的代表厂商为美国SEEGRID公司，其公司首先推出VGV(Vision Guided Vehicles，视觉导航载具)的概念，并通过实验展示其公司的产品不仅有利于工厂的柔性化生产，同时由于其采用视觉传感器获取更多信息，能够三维的检测环境中障碍物的信息，减少冲撞产品、装备等造成的损伤。其先进的技术得到了一些美国大型制造业企业的青睐。
其他领域
SLAM技术在扫地机器人、AGV上的应用都可以归纳为在移动机器人上的应用，只不过对于AGV上的定位精度更高，此外国内部分厂商将其应用于服务机器人，如新松机器人公司的“松果”迎宾导购机器人等。
无人驾驶汽车、无人机领域其导航环境集中于室外，而由于此两种方式一般活动范围较大，构建增量地图数据量庞大，不易进行闭环检测导致累积误差较大，且在室外环境单纯依靠视觉SLAM容易受到光照因素的影响，由于存在以上弊端，视觉SLAM技术对存在室外作业环境的导航应用仍停留在实验室阶段，并未投入商用。无人驾驶汽车的主流导航定位技术包括卫星定位、车载导航定位、蜂窝无线定位等，多为卫星导航系统的定位；在无人机领域中，国内无人机品牌大疆创新的工程师曾指出所有关于无人机的梦想都是基于SLAM之上的，能否具备自主定位及导航是区分无人机与航模的重要标志。市场上主流的无人机导航方式依然是采用GPS导航，不过对于在无法搜索到GPS信号的情况下，SLAM技术的优越性便凸显出来，上海交通大学曾提出一种在无人机由室外飞入室内时自动将GPS导航模式转换为视觉SLAM导航的方法，目前正处在实验当中，相信如果该项技术能够满足一定范围的定位精度要求将很快得到应用。