slam

SuMa++: 効率的な LiDAR ベースのセマンティック SLAM (Chen et al. IROS 2019)

自己位置推定と地図作成（SLAM）のためのモジュール式最適化フレームワーク（MOLA）

3DグラフSLAMのためのインタラクティブな地図修正。

6軸IMUおよびGNSS向けのLIO_SAM

🔥ROS（C++）ロボットオペレーティングシステムの学習（2020年夏作成）

Ultra-Fusion: センサーの劣化や時空間的摂動下における堅牢で密結合なマルチセンサーフュージョン SLAM フレームワーク

AI、コンピュータビジョン、ロボット工学に関連するさまざまなコンテンツの便利なリンク集

LSD (LiDAR SLAM & Detection) は、自動運転車やロボット向けのオープンソースの知覚アーキテクチャです。

KISS-Matcher: 高速、ロバスト、スケーラブルなレジストレーション ＋ ROS2 SLAM のサンプル

修士論文：fast_lio_sam ＋ 動的オブジェクト除去 (T-GRS 2024) ＋ マルチセッションマッピング (ICRA 2022 Kim) ＋ オブジェクトレベルの更新 ＋ オンライン再測位 (ICRA 2025) ＋ 実世界アプリケーション (MD-LVIO)

ImMesh: 即時LiDARローカリゼーションおよびメッシングフレームワーク

[ICLR 2026] CUT3R の長さ汎化を強化するためのシンプルな状態更新ルール

動的 SLAM、長期 SLAM 研究（LiDAR、ビジュアル、センサーフュージョンなど）

GenZ-ICP: SOTA の頑健な LiDAR オドメトリ (IEEE RA-L 2025)

マルチロボットシステム向けの分散型・協調型スパースSLAM（同時Localization and Mapping）フレームワーク

堅牢でリアルタイムな INS 中心の GNSS 視覚慣性航法システム

リアルタイムアプリケーション向けフルオンラインかつ多機能なVisual SLAMであるOV²SLAM

ディープラーニングベースのローカライゼーションモデルのコレクション

RANSACを使用して点群に3Dプリミティブ形状をフィッティングするためのPythonライブラリ。平面、球、円柱、直方体、円、線を検出します。

融合ポーズ推定器およびマッピングアルゴリズムの開発と検証のためのドライビングデータセット

センサー固有のモデリングを必要としない、LiDAR 慣性オドメトリのためのロバストなアプローチ

最適化ベースの GNSS/INS 統合航法システム

[CVPR2024] SchurVINS: シューール補分に基づく軽量ビジュアル慣性航法システム

open3Dライブラリを使用し、C++で書かれた点群ベースのグラフSLAM

📍PIN-SLAM: グローバルマップの一貫性を実現するためのポイントベース陰関数ニューラル表現を用いたLiDAR SLAM [TRO 24]

構築されたマップ上でロボットの自己位置を再推定するシンプルなシステムを開発。このシステムはLIO-SAMをベースにしています。

Intensity Scan Contextをベースにした、自動運転向けの完全なSLAM実装。ICRA 2020

3次元レーザーレンジデータのためのサーフェルベースマッピング（SuMa）