slam

SuMa++: SLAM ngữ nghĩa dựa trên LiDAR hiệu quả (Chen et al IROS 2019)

Một framework tối ưu hóa dạng mô-đun cho Định vị và Lập bản đồ (MOLA).

Hiệu chỉnh bản đồ tương tác cho 3D Graph SLAM

LIO_SAM cho IMU 6 trục và GNSS.

🔥 Học tập hệ điều hành robot ROS (c++) (viết vào mùa hè năm 2020)

Ultra-Fusion: Một khung SLAM hợp nhất đa cảm biến chặt chẽ và linh hoạt trong điều kiện suy giảm cảm biến và nhiễu loạn không gian-thời gian.

Các liên kết hữu ích về nội dung khác nhau liên quan đến AI, Thị giác máy tính và Robot.

LSD (LiDAR SLAM & Detection) là kiến trúc nhận thức mã nguồn mở dành cho xe tự lái/robot

KISS-Matcher: Đăng ký nhanh, mạnh mẽ và có khả năng mở rộng + các ví dụ về ROS2 SLAM

Luận văn thạc sĩ: fast_lio_sam + loại bỏ đối tượng động (T-GRS 2024) + lập bản đồ đa phiên (ICRA 2022 Kim) + cập nhật cấp độ đối tượng + định vị lại trực tuyến (ICRA 2025) + ứng dụng thực tế (MD-LVIO)

ImMesh: Khung định vị và tạo lưới LiDAR tức thời

[ICLR 2026] Quy tắc cập nhật trạng thái đơn giản để tăng cường khả năng tổng quát hóa độ dài cho CUT3R

Nghiên cứu về SLAM động và SLAM dài hạn (Lidar, Visual, Cảm biến hợp nhất, v.v.)

GenZ-ICP: Thuật toán đo quãng đường LiDAR mạnh mẽ đạt chuẩn SOTA (IEEE RA-L 2025)

Khung định vị và lập bản đồ đồng thời cộng tác phi tập trung thưa thớt cho hệ thống đa robot

Hệ thống định vị GNSS-Visual-Inertial thời gian thực, mạnh mẽ, lấy INS làm trung tâm.

OV²SLAM là một hệ thống Visual SLAM linh hoạt và trực tuyến hoàn toàn dành cho các ứng dụng thời gian thực.

Bộ sưu tập các mô hình định vị dựa trên deep learning

Thư viện Python để khớp các hình dạng nguyên thủy 3D vào đám mây điểm bằng RANSAC. Phát hiện mặt phẳng, hình cầu, hình trụ, hình hộp, hình tròn và đường thẳng.

Tập dữ liệu lái xe phục vụ việc phát triển và xác thực các thuật toán ước tính tư thế và lập bản đồ kết hợp

Hệ thống định vị tích hợp GNSS/INS dựa trên tối ưu hóa

Phương pháp tiếp cận mạnh mẽ cho đo đạc quãng đường LiDAR-Inertial không cần mô hình hóa cảm biến cụ thể

[CVPR2024] SchurVINS: Hệ thống định vị quán tính trực quan nhẹ dựa trên Schur Complement

Graph SLAM dựa trên đám mây điểm (pointcloud) được viết bằng C++ sử dụng thư viện open3D.

PIN-SLAM: LiDAR SLAM sử dụng biểu diễn thần kinh ẩn dựa trên điểm để đạt được tính nhất quán của bản đồ toàn cầu [TRO 24]

Hệ thống đơn giản giúp định vị lại robot trên bản đồ đã xây dựng, dựa trên LIO-SAM

Triển khai SLAM hoàn chỉnh dựa trên Intensity Scan Context cho lái xe tự hành. ICRA 2020.

Ánh xạ dựa trên Surfel cho dữ liệu quét laser 3D (SuMa).