slam

Pacotes ROS para Turtlebot3.

Sistema de SLAM visual denso em tempo real

Odometria Visual Inercial com capacidades de SLAM e geração de malha 3D.

Uma lista curada de conjuntos de dados de radar, detecção, rastreamento e fusão

Uma pequena biblioteca C++11 header-only para teoria de Lie.

GLIM: framework versátil e extensível de localização e mapeamento 3D baseado em nuvem de pontos.

Roteiro para se tornar um desenvolvedor de Visual-SLAM em 2026.

Exemplos de código e documentos em Python sobre algoritmos de controle de veículos autônomos. Este projeto pode ser usado como um guia técnico para estudar algoritmos e arquiteturas de software para iniciantes.

Computação simbólica rápida, geração de código e otimização não linear para robótica.

Uma odometria LiDAR-Inercial-Visual (LIVO) esparsa-direta, rápida e fortemente acoplada.

Uma biblioteca para robótica diferenciável em variedades.

Uma lista abrangente de artigos sobre Representações Implícitas e NeRF relacionados ao domínio de Robótica/RL, incluindo artigos, códigos e sites relacionados.

Livros, artigos, vídeos e toolboxes relacionados ao registro de imagens.

Guia de Fotogrametria. A fotogrametria é amplamente utilizada em levantamentos aéreos, agricultura, arquitetura, jogos 3D, robótica, arqueologia, construção, gestão de emergências e medicina.

🎓Atualize automaticamente artigos de CV diariamente usando GitHub Actions

[IROS2022] Método robusto e em tempo real de inicialização inercial baseada em LiDAR.

Pacote de SLAM/odometria visual baseado em cuVSLAM acelerado pela NVIDIA

Lista incrível de LIDAR. A lista inclui fabricantes de LIDAR, conjuntos de dados, algoritmos de processamento de nuvem de pontos, frameworks de nuvem de pontos e simuladores.

NeRF-SLAM: SLAM monocular denso em tempo real com Neural Radiance Fields. https://arxiv.org/abs/2210.13641 + Sigma-Fusion: Fusão volumétrica probabilística para SLAM monocular denso https://arxiv.org/abs/2210.01276

⚡️ Framework de percepção espacial para construir rapidamente robôs e espaços inteligentes

Aplicação e comparação de LeGO-LOAM, LIO-SAM, LVI-SAM, FAST-LIO2, Faster-LIO, VoxelMap, R3LIVE, Point-LIO, KISS-ICP, DLO, DLIO, Ada-LIO, PV-LIO, SLAMesh, ImMesh, FAST-LIO-MULTI, M-LOAM, LOCUS, SLICT, MA-LIO, CT-ICP, GenZ-ICP, iG-LIO, SR-LIO em datasets do Gazebo e do mundo real. Arquivos de instalação e configuração fornecidos.

M2DGR: um conjunto de dados multimodal e multiscenário para robôs terrestres (RA-L2021 & ICRA2022)

[TRO 2025] AirVO atualizado para AirSLAM

Gaussian-SLAM: SLAM denso fotorrealista com Gaussian Splatting.

Fast LOAM: Odometria e Mapeamento Lidar Rápido e Otimizado para localização interna/externa IROS 2021.

Localização por fusão fracamente acoplada de IMU + X (GNSS, Odom 6DoF) baseada em ESKF, IEKF, UKF (UKF/SPKF, JUKF, SVD-UKF) e MAP

VGGT-SLAM: SLAM RGB denso otimizado na variedade SL(4)

Este é um rascunho de livro sobre SLAM, com o objetivo de apresentar claramente os métodos geométricos e de aprendizado profundo usados em sistemas SLAM. O livro final terá cerca de 200 páginas e o código correspondente a cada capítulo será organizado.

[IEEE RA-L & ICRA'22] Uma solução de odometria LiDAR frontend leve e computacionalmente eficiente, com localização consistente e precisa.

[IEEE ICRA'23] Um novo algoritmo leve de odometria LiDAR-inercial com uma nova abordagem de grosso para fino na construção de trajetórias em tempo contínuo para correção precisa de movimento.