在移动机器人行业，近年来，在SLAM技术的基础上，摄像机作为传感器的视觉导航应用逐渐增多。视觉导航是一种导航技术，它通过摄像机收集周围环境的图像，过滤和计算图像，确定自己的位置和路径识别，并做出导航决策。视觉SLAM方案主要有三种实现路径：基于RGBD的深度摄像机、基于单目(鱼眼)摄像机和基于双目(或多目)摄像机。就实现难度而言，大致分为：单目视觉>双目视觉>RGBD。
与其他的导航方式不同，视觉导航AGV存在的大优势即是允许无固定参照物。然而，在AGV的发展过程中，对车辆以及执行部件的定位精度要求也越来越高。虽然用于自动化流水线的视觉导航系统，可以做到0.1mm的定位精度，但基于无固定参照的视觉导航AGV，其定位精度往往不高(纯视觉导航)。此外，视觉导航对光的依赖程度高，在暗处或者一些无纹理区域需要借助辅助传感器。
因此，在实际应用中，纯视觉方案仍然存在许多限制，并且没有真正真正意义上的纯视觉导航方案。目前，为了获得更高的定位精度，确保机器人在各种环境中的稳定运行，移动机器人的视觉导航系统除了需要视觉导航外，还需要其他导航或定位系统作为辅助。同时，尽可能使用带有固定参考的视觉导航系统，以获得更好的定位精度和安全性。
虽然视觉导航的发展略落后于激光slam导航AGV，已经逐渐进入成熟期，但由于其特点，视觉导航被认为是未来行业应用的主要方向之一。