SLAM — це скорочення від Simultaneous Localization and Mapping, тобто одночасної локалізації та картографування. Воно розв’язує проблему, що нагадує курку і яйце: щоб знати, де я є, мені потрібна карта — але щоб збудувати карту, я мушу знати, де я є. SLAM розв’язує обидва завдання водночас: робот рухається, із сенсорів поступово складає карту довкілля й до тієї самої карти одночасно наносить власне положення.
Вхідними даними зазвичай є дані з камер (visual SLAM), з LIDAR-а або їхня комбінація, доповнені IMU для оцінки руху між кадрами. Алгоритм шукає в сцені характерні точки (кути, грані, структури), стежить, як вони зміщуються під час руху робота, і з цього обчислює як траєкторію, так і геометрію простору. Важливою складовою є так зване loop closure — розпізнавання того, що робот повернувся до вже відвіданого місця, що дає змогу виправити накопичену похибку й „вирівняти” карту.
Для мобільних гуманоїдів SLAM є основою орієнтації в просторі: без нього робот не знає, кудою до дверей чи чи був він уже в цій частині складу. Проте це радше зріла, добре опанована технологія ширшої робототехніки, ніж спеціальність гуманоїдів — її використовують і автономні авто, дрони та роботи-пилососи. У гуманоїдів її знаходимо там, де вони мають самостійно рухатися в розлогому середовищі, наприклад у логістичних роботів на кшталт Digit чи Apollo.
SLAM дає роботові просторову пам’ять — геометричний кістяк, на який потім вищі шари втіленого ШІ навішують значення („тут полиця, ось там навантажувальна рампа”). Сам собою він, однак, не розв’язує ні розуміння завдання, ні маніпуляцію; це навігаційна основа, а не мозок робота. Конкретні реалізації в окремих комерційних гуманоїдів виробники зазвичай не оприлюднюють у деталях.