Recopilación de datos visuales: El dispositivo (un smartphone, unas gafas AR, etc.) utiliza su cámara para capturar imágenes del entorno en tiempo real.

Extracción de características: A partir de estas imágenes, los algoritmos de vSLAM identifican "puntos de interés" o "características" distintivas en el entorno (por ejemplo, esquinas de mesas, texturas, bordes de objetos).

Localización (seguimiento de la pose): El sistema rastrea el movimiento de estos puntos de interés a medida que la cámara se mueve. Al analizar cómo cambian de posición en las sucesivas fotogramas, el vSLAM puede calcular la posición y orientación (pose) del dispositivo en el espacio 3D. Esto es crucial para saber dónde está mirando el usuario y cómo se está moviendo.

Experiencias inmersivas: Permite que los objetos virtuales se mantengan estables y se integren de forma convincente en el entorno real, incluso cuando el usuario se mueve.

RA sin marcadores (Markerless AR): A diferencia de las primeras aplicaciones de RA que requerían marcadores (códigos QR, imágenes específicas) para funcionar, vSLAM permite experiencias de RA en entornos desconocidos y sin necesidad de elementos predefinidos.

Comprensión del entorno: El mapeo del entorno permite que las aplicaciones de RA entiendan la superficie, la profundidad y las relaciones espaciales, lo que lleva a interacciones más realistas (ej., objetos virtuales ocultándose detrás de objetos reales).

Bajo costo: Al depender principalmente de cámaras, vSLAM puede implementarse con hardware relativamente económico, como las cámaras de los smartphones.

Juegos y entretenimiento: Como Pokémon Go, donde los personajes virtuales aparecen en el mundo real.

Navegación interior: Guiar a las personas en grandes edificios como aeropuertos o centros comerciales.

Diseño y decoración de interiores: Visualizar muebles o decoraciones en un espacio antes de comprarlos.

Educación y formación: Mostrar modelos 3D interactivos en el aula o simular procedimientos complejos.