slam

Python 示例代码和机器人算法教材。

开源真空机器人清洁器

深度学习面试宝典（含数学、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理和SLAM等方向）

机器人视觉、移动机器人 VS‑SLAM、ORB‑SLAM2、深度学习目标检测 yolov3、行为检测、OpenCV、PCL、机器学习、无人驾驶

Cartographer 为一套系统，提供跨多平台与传感器配置的 2D 与 3D 实时同步定位与建图 (SLAM) 功能

AI 算法岗位求职攻略（涵盖准备攻略、刷题指南、内推和 AI 公司清单等资料）

LIO-SAM：通过平滑与映射实现的紧密耦合激光雷达惯性测程

FAST-LIVO2：快速、直接的 LiDAR-惯性-视觉里程计。

用于评估里程计与 SLAM 的 Python 包

RTAB-Map 库与独立应用程序

g2o：图形优化的一般框架

pySLAM 是一个混合 Python/C++ 的视觉 SLAM 管线，支持单目、立体与 RGB‑D 相机。它提供广泛的现代局部与全局特征提取器、多种循环闭环策略、体积重建模块、整合深度预测模型，以及语义分割功能，以提升场景理解

用于自主无人机的开源软件。

[CVPR 2025] MASt3R-SLAM：具有 3D 重建先验的实时稠密 SLAM

面向视觉惯性导航研究的开源平台

:sunglasses: 精选机器人库与软件清单

模块化与多模态的地图构建框架

LeGO-LOAM：适用于多变地形的轻量级且地面优化的激光雷达里程计与建图。

通过 ROS 2 与 Gazebo 模拟的实作经验来学习机器人学基础。

一款强健、实时、RGB 彩色的激光雷达-惯性-视觉（LiDAR-Inertial-Visual）紧密耦合状态估计与建图软件包。

我的导航算法学习笔记，内容涵盖导航定位开源程序的源码解读、开源项目梳理、书籍讲义、博客翻译、教程讲座推荐；所有内容都可以随意转载，原始文件都放在这里了，大家可以在我的基础上整理出自己的一些文档。（Tips：①主要是写给初学者，已经有基础的同学应该多看论文和代码，看我的笔记学不到啥；②仓库持续更新中，不建议 fork）

快速且强大的点云配准库

基于 3D LIDAR 的图形 SLAM

开箱即用的 LiDAR 里程计管线

SplaTAM：用于密集 RGB-D SLAM 的 3D 高斯分布斑点、跟踪与映射（CVPR 2024）

:zap: 移动机器人编程工具包 (MRPT)

[CVPR'24 Highlight & Best Demo Award] Gaussian Splatting SLAM

与 SLAM/机器人领域相关的隐式表示 (Implicit Representations)、NeRF 和 3D Gaussian Splatting 论文完整列表，包含论文、视频、代码及相关网站。

ViPE：用于几何 3D 感知的视频姿态引擎