Ante los requisitos de mapeo ambiental a gran escala, a través del uso de grupos de robots ligeros y económicos para percibir el entorno, el esquema de SLAM cooperativo multi-robot (V) puede resolver los problemas de costo individual, acumulación de errores globales, carga computacional y concentración de riesgos que enfrentan los esquemas de SLAM de un solo robot. Tales esquemas son robustos y estables, forman un punto caliente de investigación actual y los algoritmos relevantes se están actualizando rápidamente. Para permitir que el lector comprenda el desarrollo de este campo de manera rápida y completa, este documento proporciona una revisión integral. Primero, se revisa la historia del desarrollo del SLAM colaborativo multi-robot. En segundo lugar, se detallan los algoritmos de fusión y las arquitecturas. En tercer lugar, desde la perspectiva de la clasificación de aprendizaje automático, se discuten los algoritmos existentes en este campo, incluidos los últimos avances. Todo esto facilitará a los lectores descubrir problemas que necesitan ser estudiados más a fondo. Finalmente, se enumeran las perspectivas de investigación futuras.