激光雷达里程计

香港大学开源激光雷达惯性视觉里程计FAST-LIVO

论文名:FAST-LIVO: Fast and Tightly-coupled Sparse-Direct LiDAR-Inertial-Visual Odometry

单位:香港大学 火星实验室

论文下载:https://arxiv.org/abs/2203.00893

代码地址:https://github.com/hku-mars/FAST-LIVO

录用:IROS2022

视觉惯性里程计

慕尼黑工业大学开源延迟边缘化DM-VIO

论文名:DM-VIO: Delayed Marginalization Visual-Inertial Odometry

作者单位:TUM  Daniel Cremers组

项目主页: http://vision.in.tum.de/dm-vio

论文:https://vision.in.tum.de/_media/research/vslam/dm-vio/dm-vio.pdf

开源地址: https://github.com/lukasvst/dm-vio

录用:2022 Robotics and Automation Letters (RA-L)

视觉直接法

宾夕法尼亚大学开源DSO加强版DSOL

论文名字:DSOL: A Fast Direct Sparse Odometry Scheme

作者单位:宾夕法尼亚大学

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2203.08182.pdf

代码地址:https://github.com/versatran01/dsol

录用:ICRA 2022

激光雷达里程计

带闭环的实时激光里程计CT-ICP: ,KITTI开源算法中排名第一

论文:CT-ICP: Real-Time Elastic LiDAR Odometry with Loop Closure

单位:巴黎文理研究大学

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2109.12979.pdf

代码:https://github.com/jedeschaud/ct_icp

录用:ICRA 2022

激光雷达闭环检测

中科院等开源 3D激光雷达SLAM闭环检测词袋模型 BoW3D

论文名:BoW3D: Bag of Words for Real-time Loop Closing in 3D LiDAR SLAM

论文:https://arxiv.org/pdf/2208.07473.pdf

代码:https://github.com/YungeCui/BoW3D

作者单位:中科院、国防科大

录用:IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

动态环境

韩国科学院开源LiDAR 长期可靠建图LT-Mapper

论文名:LT-Mapper: A Modular Framework for LiDAR-Based Lifelong Mapping

机构:韩国科学院

代码:https://github.com/gisbi-kim/lt-mapper

录用:ICRA 2022

NeRF & 稠密重建

慕尼黑工业大学等开源 SfM先验NeRF重建

论文名:Dense Depth Priors for Neural Radiance Fields from Sparse Input Views

作者单位:慕尼黑工业大学,Google研究院

论文:https://arxiv.org/abs/2112.03288

主页:https://barbararoessle.github.io/dense_depth_priors_nerf

代码:https://github.com/barbararoessle/dense_depth_priors_nerf

收录:CVPR 2022

Google等开源移动端超快重建算法MobileNeRF

论文:MobileNeRF: Exploiting the Polygon Rasterization Pipeline for Efficient Neural Field Rendering on Mobile Architectures

单位:Google研究院、西蒙菲莎大学

项目:https://mobile-nerf.github.io

开源代码:https://github.com/google-research/jax3d/tree/main/jax3d/projects/mobilenerf

浙大等开源 曼哈顿世界假设的多视图3D室内场景重建Manhattan_sdf

论文名:Neural 3D Scene Reconstruction with the Manhattan-world Assumption

单位:浙大、康奈尔大学

项目主页:https://zju3dv.github.io/manhattan_sdf/

代码链接:https://github.com/zju3dv/manhattan_sdf

论文链接:https://arxiv.org/abs/2205.02836

收录:CVPR2022 oral

浙大等开源大型室内场景稠密重建NICE-SLAM

论文名称:NICE-SLAM:Neural Implicit Scalable Encoding for SLAM

作者单位:State Key Lab of CAD&CG, Zhejiang University, ETH Zurich,Lund University ,

MPI for Intelligent Systems, Tübingen,   University of Amsterdam, Microsoft

论文地址: https://arxiv.org/abs/2112.12130

项目主页: https://pengsongyou.github.io/nice-slam

代码: https://github.com/cvg/nice-slam

录用:CVPR 2022

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