二维图片定位

二维图片定位是指基于平面物体的识别和定位，比如现在市场上很常见的一些AR技术图书，又或则是APP应用。这种技术是将现实世界的一张图片作为定位的锚点，计算机生成的虚拟物体会围绕这个定位点，融入现实环境中。目前基于图片定位的AR是最为成熟的技术，广泛运用在各个地方。目前用在儿童教育图书方面，会比较多。

三维物体定位

然扩展当属三维物体。一些简单的规则三维物体，比如圆柱状可乐罐，同样可以作为虚实结合的载体。对于一些特定的非规则物体，比如人脸，由于有多年的研究积累和海量的数据支持，已经有很多算法可以进行实时精准对齐。 基于SLAM的三维环境定位 对于三维环境的动态的实时的理解是当前AR在技术研究方面最活跃的问题。其核心就是最近火热的“即时定位与地图构建”（SLAM，SimultaneouslyLocalization And Mapping），在无人车，无人机和机器人等领域也起着核心作用。AR中的SLAM比其他领域中一般难度要大很多，主要是因为AR赖以依存的移动端的计算能力和资源比起其他领域来说要弱很多。目前在AR中还是以视觉SLAM为主，其他传感器为辅的局面，尽管这个情况正在改变。 标准的视觉SLAM问题可以这么描述为：把你空投到一个陌生的环境中，你要解决“我在哪”的问题。这里的“我”基本上等同于相机或者眼睛（因为单目，即单相机，请把自己想象成独眼龙），“在”就是要定位（就是localization），“哪”需要一张本来不存在的需要你来构建的地图（就是mapping）。你带着一只眼睛一边走，一边对周边环境进行理解（建图），一边确定在所建地图中的位置（定位），这就是SLAM了。换句话说，在走的过程中，一方面把所见到（相机拍到）的地方连起来成地图，另一方面把走的轨迹在地图上找到