SLAM algorithms are typically implemented in C++, as Python is too slow for real-time SLAM. However, there are Python libraries available that can be used to build a SLAM algorithm. For example, OpenSLAM's Gmapping package allows users to create their own SLAM system using the Python API. This library provides access to laser rangefinders and odometry sensors, allowing it to construct maps of unknown environments while simultaneously localizing itself within those same environments. Additionally, OpenSLAM also has an extensive library of SLAM algorithms which can be used as building blocks for creating more complex applications. Using these tools makes it easier and faster to develop robust SLAM solutions than if you had tried coding them from scratch in Python.
 โดยทั่วไปแล้ว อัลกอริธึม SLAM จะถูกนำไปใช้ใน C++ เนื่องจาก Python ช้าเกินไปสำหรับ SLAM แบบเรียลไทม์ อย่างไรก็ตาม มีไลบรารี Python ที่สามารถใช้สร้างอัลกอริทึม SLAM ได้ ตัวอย่างเช่น แพ็คเกจ Gmapping ของ OpenSLAM อนุญาตให้ผู้ใช้สร้างระบบ SLAM ของตนเองโดยใช้ Python API ห้องสมุดนี้ให้การเข้าถึงเครื่องวัดระยะแบบเลเซอร์และเซ็นเซอร์วัดระยะทาง ช่วยให้สร้างแผนที่ของสภาพแวดล้อมที่ไม่รู้จักในขณะเดียวกันก็ปรับตำแหน่งตัวเองภายในสภาพแวดล้อมเดียวกันเหล่านั้นไปพร้อมๆ กัน นอกจากนี้ OpenSLAM ยังมีไลบรารีอัลกอริธึม SLAM มากมายซึ่งสามารถใช้เป็นแบบเอกสารสำเร็จรูปสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันที่ซับซ้อนมากขึ้น การใช้เครื่องมือเหล่านี้ทำให้การพัฒนาโซลูชัน SLAM ที่แข็งแกร่งทำได้ง่ายและรวดเร็วยิ่งขึ้น แทนที่จะลองเขียนโค้ดตั้งแต่ต้นใน Python