La localización y mapeo simultáneos visual-inerciales (VI-SLAM) es un tema de investigación popular en robótica. Debido a sus ventajas en términos de robustez, VI-SLAM disfruta de amplias aplicaciones en el campo de la localización y el mapeo, incluyendo robótica móvil, coches autónomos, vehículos aéreos no tripulados y vehículos submarinos autónomos. Este estudio proporciona una encuesta completa sobre VI-SLAM. Tras una breve introducción, este estudio es el primero en revisar las técnicas de VI-SLAM desde perspectivas basadas en filtrado y optimización. Resume los estudios más avanzados de los últimos 10 años basados en el enfoque de back-end, tipo de cámara y tipo de fusión de sensores. También se introducen tecnologías clave de VI-SLAM como la extracción y seguimiento de características, teoría central y cierre de bucle. Se también se examina el rendimiento de métodos representativos de VI-SLAM y conjuntos de datos famosos de VI-SLAM. Finalmente, este estudio contribuye a la comparación de métodos basados en filtrado y optimización a través de experimentos. Un estudio comparativo de métodos de VI-SLAM ayuda a entender las diferencias en sus principios de funcionamiento. Los métodos basados en optimización logran una excelente precisión de localización y una menor utilización de memoria, mientras que los métodos basados en filtrado tienen ventajas en términos de recursos computacionales. Además, este estudio propone tendencias de desarrollo futuro y direcciones de investigación para VI-SLAM. Proporciona una encuesta detallada de técnicas de VI-SLAM y puede servir como una guía breve para los recién llegados en el campo de SLAM y para investigadores experimentados que buscan posibles direcciones para trabajos futuros.