激光雷達事實上有許多檔次，成本都高于視覺傳感器。最昂貴如Velodyne的室外遠距離多線雷達動輒數十萬元人民幣，而室外使用的高端中遠距離平面雷達如SICK和Hokuyo大約在數萬元人民幣的等級。室內應用較廣的中低端近距離平面激光雷達也需要千元級，其價格相當于比較高端的工業級攝像頭和感光芯片。激光雷達量產后成本可能會大幅下降，但能否降到同檔次攝像頭的水平仍有一個大大的問號。

傳感器安裝和穩定性

目前常見的激光雷達都是旋轉掃描式的，內部長期處于旋轉中的機械結構會給系統帶來不穩定性，在顛簸震動時影響尤其明顯。而攝像頭不包含運動機械結構，對空間要求更低，可以在更多的場景下安裝使用。不過，固態激光雷達的逐步成熟可能會為激光SLAM扳回這項劣勢。

累計誤差問題

激光SLAM總體來講較為缺乏回環檢測的能力，累計誤差的消除較為困難。而視覺SLAM使用了大量冗余的紋理信息，回環檢測較為容易，即使在前端累計一定誤差的情況下仍能通過回環修正將誤差消除。

定位和地圖的構建精度

在靜態且簡單的環境中，激光SLAM定位總體來講優于視覺SLAM；但在較大尺度且動態的環境中，視覺SLAM因為其具有的紋理信息，表現出更好的效果。在地圖構建上，激光SLAM的特點是單點和單次測量都更精確，但地圖信息量更??；視覺SLAM特別是通過三角測距計算距離的方法，在單點和單次測量精度上表現總體來講不如激光雷達，但可以通過重復觀測反復提高精度，同時擁有更豐富的地圖信息。

在應用場景上，激光SLAM依據所使用的激光雷達的檔次基本被分為室內應用和室外應用，而視覺SLAM在室內外都有豐富的應用環境。視覺SLAM的主要問題是光照變化，例如在室外正午和夜間的跨時間定位與地圖構建，其工作穩定性不如高端室外多線激光雷達。近年來，光照模型修正和基于深度學習的高魯棒性特征點被廣泛應用于視覺SLAM的研究中，體現出良好的效果，視覺SLAM會隨著這些技術的進步將會在光照變化的環境中擁有更穩定的表現。

激光SLAM不擅長動態環境中的定位，比如有大量人員遮擋其測量的環境，也不擅長在類似的幾何環境中工作，比如在一個又長又直、兩側是墻壁的環境。由于重定位能力較差，激光SLAM在追蹤丟失后很難重新回到工作狀態。而視覺SLAM在無紋理環境(比如面對整潔的白墻面)，以及光照特別弱的環境中，表現較差。