常用开源 SLAM 方案
目录
MonoSLAM
PTAM
ORB-SLAM
LSD-SLAM
SVO
DTAM
DVO
DSO
RTAB-MAP
VINS 系列
GBD-SLAM-V2
Elastic Fusion
Hector SLAM
GMapping
OKVIS
ROVIO
MonoSLAM
单目
- https://github.com/hanmekim/SceneLib2
- A. J. Davison 2007 年提出的 MonoSLAM 是 第一个实时的单目视觉 SLAM 系统 [2]，被认为是许多工作的发源地
PTAM
单目
http://www.robots.ox.ac.uk/~gk/PTAM/
- 视觉 SLAM 中首次区分出前后端的概念，引领了后来许多视觉 SLAM 系统的设计（我们现在看到的 SLAM 多半都分前后端）。
- 第一个使用非线性优化，而不是使用传统的滤波器作为后端的方案。它引入了关键帧机制：我们不必精细地处理每一个图像，而是把几个关键图像串起来，然后优化其轨迹和地图。
- 存在着明显的缺陷：场景小，跟踪容易丢失等等。这些又在后续的方案中得以修正。
ORB-SLAM
单目为主
http://webdiis.unizar.es/~raulmur/orbslam/
最新版本： https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3
- PTAM 的继承者们中非常有名的一位;
- 代表着主流的特征点 SLAM 的一个高峰。
- 它体现出 ORB 特征是现阶段计算平台的一种优秀的效率与精度之间的折衷方式。
- ORB 的回环检测是它的亮点。优秀的回环检测算法保证了 ORB-SLAM 有效地防止累计误差，并且在丢失之后还能迅速找回，
- 必须对每张图像都计算一遍 ORB 特征，这是非常耗时的;移植到嵌入式端则有一定困难。
- 如果我们仅用 ORB-SLAM 处理定位问题，似乎又嫌它有些过于重量级了
LSD-SLAM
单目为主
http://vision.in.tum.de/research/vslam/lsdslam
- 将直接法应用到了半稠密的单目SLAM 中;这里半稠密的意思主要是指估计梯度明显的像素位置;
- LSD-SLAM 的半稠密追踪使用了一些精妙的手段，来保证追踪的实时性与稳定性。例如，
- LSD-SLAM 既不是利用单个像素，也不是利用图像块，而是在极线上等距离取五个点，度量其 SSD；
- 在深度估计时， LSD-SLAM 首先用随机数初始化深度，在估计完之后又把深度均值归一化，以调整尺度；
- 在度量深度不确定性时， 不仅考虑三角化的几何关系，而且考虑了极线与深度的夹角，归纳成一个光度不确定性项；
- 关键帧之间的约束，使用了相似变换群以及与之对应的李代数 ζ 2 sim(3)，显式地表达出尺度，在后端优化中就可以将不同尺度的场景考虑进来，减小了尺度飘移现象。
SVO
单目
- https://github.com/uzh-rpg/rpg_svo
- 一种基于稀疏直接法的视觉里程计
- 半直接在原文的意思，是指特征点与直接法的混合使用： SVO 跟踪了一些关键点（角点，没有描述子），然后像直接法那样，根据这些关键点周围的信息，估计相机运动以及它们的位置。在实现中， SVO 使用了关键点 周围的 4×4 的小块进行块匹配，估计相机自身的运动。
- 最大优势是速度极快
- 另一创新之处是提出了深度滤波器的概念，并推导了基于均匀——高斯混合分布的深度滤波器
- SVO 将这种滤波器用于关键点的位置估计，并使用了逆深度作为参数化形式，使之能够更好地计算特征点位置。
- 目标应用平台为无人机的俯视相机，考虑到视野内的物体主要是地面，而且相机的运动主要为水平和上下的移动， SVO 的许多细节是围绕这个应用设计的，使得它在平视相机中表现不佳。
- SVO 为了速度和轻量化，舍弃了后端优化和回环检测部分，也基本没有建图功能，所以，我们称它为一个 VO，而不是称它为完整的 SLAM
DTAM
- RGB-D
- https://github.com/anuranbaka/OpenDTAM
DVO
RGB-D
https://github.com/tum-vision/dvo_slam
DSO
单目
https://github.com/JakobEngel/dso
RTAB-MAP
双目/RGB-D
https://github.com/introlab/rtabmap
- RTAB-MAP（Real Time Appearance-Based Mapping） [107] 是 RGB-D SLAM 中比较经典的一个方案。
- 它实现了 RGB-D SLAM 中所有应该有的东西：基于特征的视觉里程计、基于词袋的回环检测、后端的位姿图优化以及点云和三角网格地图。因此， RTAB-MAP给出了一套完整的（但有些庞大的） RGB-D SLAM 方案。目前我们已经可以直接从 ROS中获得它二进制程序，此外，在 Google Project Tango 上也可以获取它的 app，愉快地玩耍了。
- RTAB-MAP 支持一些常见的 RGB-D 和双目传感器，像 Kinect、 Xtion 等等，且提供实时的定位和建图功能。不过由于集成度较高，使得其他开发者在它基础上进行二次开发变得困难，所以 RTAB-MAP 更适合作为 SLAM 应用而非研究使用。
VINS 系列
- 单目 +IMU 为主
- https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono
GBD-SLAM-V2
- RGB-D
- https://github.com/felixendres/rgbdslam_v2
Elastic Fusion
RGB-D
https://github.com/mp3guy/ElasticFusion
Hector SLAM
- 激光
- http://wiki.ros.org/hector_slam
GMapping
激光
http://wiki.ros.org/gmapping
OKVIS
多目 +IMU
https://github.com/ethz-asl/okvis
ROVIO
单目 +IMU
https://github.com/ethz-asl/rovio
参考 高翔 视觉SLAM十四讲
一些开源的稀疏视觉SLAM/SfM
参考：计算机视觉life 微信视频号
FNST-SFM
2015年章国峰团队，2018年开源，解决大尺度下基于特征点跟踪的SFM不稳定性的问题，延长了特征点在连续帧上的跟踪寿命，且能将分布在不同子序列上同名特征点高效准确的合并起来，显著提高了特征点跟踪的鲁棒性。同时，特征匹配复杂度也降低了一个数量级；提出了一个基于分段的SFM，在内存有限的情况下，对三维结构和相机参数进行全局优化，从而消除累计误差和重建偏移的问题。
ORB-SLAM2/3
同时支持单目、双目、RGB-D相机，同时具备重定位、回环功能；CPU上实时运行；支持轻量级仅定位模式。
OpenVSLAM
2019年开源，2021年由于某些原因，停止了开源。网上有历史记录的代码。继承了ORB-SLAM2的很多成功经验；可针对相机类型进行定制化开发。可以针对特征点地图进行保存和加载，然后可以导入保存的地图进行重定位。为方便用户，提供了在web浏览器上运行的跨平台查看器。（学术上没什么贡献，但提供了非常有用的功能模块）
TagSLAM
宾尼法尼亚大学开源的，使用AprilTag二维码来实现视觉SLAM，已集成到ROS的算法包里; 本质上来说，TagSLAM是GTSAM因子图优化器的视觉前端，有好的灵活性。同时支持4个（任意数量的，不要求视觉区域有重合）相机，同时可以处理相机的外参校准。应用场景：无人机隧道定位、可以用于建图、定位的场景等。
常用开源 SLAM 方案相关推荐
- 开源SLAM方案评价与比较
开源SLAM方案评价与比较:ORB-SLAM2,VIORB,VINS-MONO 一.简介 二.EVO安装及测试 三.运行数据集 四.APE,RPE计算并绘图 五.evo_res 进行结果比较 一.简介 ...
- 视觉SLAM方案整理及摄像头选型调研（他首推ZED）
他首推ZED,让我想起李ji也是用的ZED 摘自:https://mp.weixin.qq.com/s/BHFxSbGab_TVr_PxG17VaA 视觉SLAM方案整理及硬件选型调研 新机器视觉 7 ...
- 视觉SLAM方案分类及选型调研
经典视觉SLAM框架 SLAM至今已历经三十多年的研究,这里给出经典视觉SLAM框架,这个框架本身及其包含的算法已经基本定型,并且已经在许多视觉程序库和机器人程序库中提供. 我们把整个视觉 SLAM ...
- 超全总结！视觉SLAM方案整理及硬件选型（附项目地址）
编辑丨智东西公开课 本文已获CSDN博主「Mega_Li」授权发布,如需转载请与原作者联系.原文链接:https://blog.csdn.net/lwx309025167/article/detail ...
- java开源图像处理ku_83 项开源视觉 SLAM 方案够你用了吗？
原标题:83 项开源视觉 SLAM 方案够你用了吗? 公众号:3D视觉工坊 主要关注:3D视觉算法.SLAM.vSLAM.计算机视觉.深度学习.自动驾驶.图像处理以及技术干货分享 运营者和嘉宾介绍:运 ...
- 使用开源激光SLAM方案LIO-SAM运行KITTI数据集，如有用，请评论雷锋
第一次写博客~ LIOSAM作为优秀的激光slam方案,当然想尝试着运行更多数据啦,然而没有发现类似的方法分享到底如何实现,在B站看到有伙伴发布了测试视频,但是仍然没有写出方法.所以我跑通了之后记录一 ...
- 第 10 章 容器监控 - 078 - Docker 最常用的监控方案
Docker 最常用的监控方案 当 Docker 部署规模逐步变大后,可视化监控容器环境的性能和健康状态将会变得越来越重要. Docker 自带的几个监控子命令: ps .top .stats 功能更 ...
- Mule，目前综合状态最良好的开源ESB方案
原文地址: http://blog.csdn.net/calvinxiu/archive/2007/06/19/1657989.aspx ,版权所有,转载请保留原文链接,谢谢.-- 江南白衣 Mule ...
- Mule，目前综合状态最良好的开源ESB方案引文
Mule,目前综合状态最良好的开源ESB方案收藏 http://blog.csdn.net/zhangliulin/archive/2007/10/16/1826703.aspx 新一篇: 设计一个美 ...
- 即插即用，基于阿里云Ganos快速构建云上开源GIS方案
对于轻量级GIS应用,选择具备时空能力的云上数据库再搭配开源GIS软件,能够快速构建稳定.廉价.实用的GIS解决方案.Ganos是阿里云自研时空基础设施(PaaS层)的核心引擎,该引擎整合了云上异构计 ...
最新文章
- CEPH添加MDS操作
- Javascript中的自执行匿名函数
- python从入门到精通视频教程百度云-python从入门到精通视频教程百度云资源
- JSP+Servlet+Ajax实现用户增删改查的例子
- 什么是Java反射机制？
- 孤尽独家解读《Java开发手册》，速来预约！
- ZAM 3D入门教程(3)：Viewport
- oracle 临时表空间的增删改查
- CodeForces.1174D.EhabandtheExpectedXORProblem(构造前缀异或和数组)
- csdn博客搭建自定义模块
- 一篇关于Dataset与泛型、自定义集合的讨论
- android第三方好用,有哪些好用的安卓ROM值得推荐？安卓端最好的第三方ROM介绍...
- 目前我国每小时就有1名电动自行车骑行者死于交通事故
- 吴氏太极拳宗师王茂斋简介
- c语言————开辟动态内存空间
- 第十三届蓝桥杯大赛软件组省赛 Python大学A组 个人题解
- 口袋里只有一百块钱，也要活出十个亿的气势
- Web Editor插件 网页在线编辑器
- 收藏！5款超级好用的小工具推荐，各个都是同类软件中的翘楚
- 插入排序java_排序算法之直接插入排序Java实现