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标题: 2024年十大开源SLAM算法整理 [打印本页]

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作者: 用户国营    时间: 7 天前
标题: 2024年十大开源SLAM算法整理
以下是对2024年十大开源SLAM算法的详细介绍，包括每个算法的焦点特性、技术创新和应用场景。

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1. BoW3D（Bag of Words for 3D）

• 焦点特性：
  
  
  
  • 联合 3D特性点 和 BoW（Bag of Words）技术，举行高效闭环检测。
    
  • 提供了一种 希罕-直接（Sparse-Direct） 方法，在大规模场景下提高SLAM系统的妥当性。
    
  • 实用于 RGB-D SLAM 和 LiDAR SLAM，减少累计误差（drift）。
    
  
  
• 技术创新：
  
  
  
  • 采用 基于3D多少信息的词袋模型（BoW） 举行闭环检测，比传统视觉BoW更稳固。
    
  • 可联合光流跟踪和点云匹配，提拔SLAM系统的整体稳固性。
    
  
  
• 应用场景：
  
  
  
  • 自动驾驶（3D场景辨认、闭环检测）
    
  • AR/VR增强现实（高精度视觉SLAM）
    
  
  
• 开源地址：GitHub
  

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2. LT-Mapper（Lifelong Mapping Framework）

• 焦点特性：
  
  
  
  • 专为 恒久建图（Lifelong Mapping） 计划，可顺应情况变革。
    
  • 采用图优化技术，提拔地图的恒久划一性。
    
  • 可与语义理解（Semantic Mapping）联合，提高情况理解本事。
    
  
  
• 技术创新：
  
  
  
  • 采用基于 位姿图（Pose Graph） 举行优化，减少恒久累积误差。
    
  • 可以或许联合深度学习方法，举行 动态场景顺应（例如检测和剔除移动物体）。
    
  
  
• 应用场景：
  
  
  
  • 都会情况建图
    
  • 恒久机器人导航
    
  
  
• 开源地址：GitHub
  

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3. Dense Depth Priors for NeRF（深度先验增强的NeRF）

• 焦点特性：
  
  
  
  • 联合 NeRF（神经辐射场） 和 SfM（Structure-from-Motion） 举行高精度建图。
    
  • 通过 深度信息引导NeRF优化，减少模糊和漂移问题。
    
  
  
• 技术创新：
  
  
  
  • 采用 IMU和视觉联合优化 举行姿态估计，提高SLAM精度。
    
  • 通过 深度学习模型 举行稠密重修，实用于室内场景。
    
  
  
• 应用场景：
  
  
  
  • 室内3D重修
    
  • 增强现实（AR）
    
  
  
• 开源地址：GitHub
  

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4. MobileNeRF（实用于移动装备的NeRF）

• 焦点特性：
  
  
  
  • 优化NeRF 以顺应移动端（Android/iOS/Web）的及时运行。
    
  • 速度比 传统NeRF 快10倍，且可在 网页端 运行。
    
  
  
• 技术创新：
  
  
  
  • 采用 轻量级神经网络结构，减少盘算开销。
    
  • 联合 WebGL加速 举行高效推理，实用于嵌入式装备。
    
  
  
• 应用场景：
  
  
  
  • 智能手机AR应用
    
  • 网页端3D重修
    
  
  
• 开源地址：GitHub
  

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5. Manhattan_SDF（基于曼哈顿假设的SDF建图）

• 焦点特性：
  
  
  
  • 采用 曼哈顿世界假设（Manhattan-World Assumption）举行3D建图。
    
  • 提高 平面结构 辨认本事，使建图结果更符合真实情况。
    
  
  
• 技术创新：
  
  
  
  • 联合 SDF（有符号间隔场） 举行多少优化，提高稠密建图精度。
    
  • 可以或许实用于 室内SLAM 使命，如机器人导航和家居扫描。
    
  
  
• 应用场景：
  
  
  
  • 建筑测绘
    
  • 室内导航
    
  
  
• 开源地址：GitHub
  

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6. NICE-SLAM（基于神经隐式编码的SLAM）

• 焦点特性：
  
  
  
  • 神经隐式编码（Neural Implicit Representation） 举行SLAM。
    
  • 实用于 大规模室内场景 的 高精度稠密重修。
    
  
  
• 技术创新：
  
  
  
  • 采用 自监督学习 举行及时姿态估计和重修。
    
  • 联合 深度学习和传统SLAM方法，实用于大规模建图使命。
    
  
  
• 应用场景：
  
  
  
  • 机器人导航
    
  • 自动驾驶
    
  
  
• 开源地址：GitHub
  

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7. LIO-SAM（激光雷达惯性SLAM）

• 焦点特性：
  
  
  
  • 采用 因子图优化 举行 激光雷达-IMU紧耦合SLAM。
    
  • 实用于 高动态情况，可以或许在 室表里 场景均体现良好。
    
  
  
• 技术创新：
  
  
  
  • 联合 滑动窗口优化 和 因子图优化，提高及时性。
    
  • 实用于 无人机、自动驾驶 等场景。
    
  
  
• 应用场景：
  
  
  
  • 自动驾驶
    
  • 无人机测绘
    
  
  
• 开源地址：GitHub
  

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8. Kimera（MIT SPARK Lab开辟）

• 焦点特性：
  
  
  
  • 采用 模块化SLAM框架，支持 语义、拓扑、多少 信息融合。
    
  • 实用于 动态情况，可以顺应 不同范例传感器 数据输入。
    
  
  
• 技术创新：
  
  
  
  • 联合 深度学习和SLAM技术，提高导航精度。
    
  • 实用于 多机器人协同使命。
    
  
  
• 应用场景：
  
  
  
  • 工业机器人
    
  • 自动驾驶
    
  
  
• 开源地址：GitHub
  

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9. NeRF-SLAM（基于NeRF的SLAM）

• 焦点特性：
  
  
  
  • 联合 神经辐射场（NeRF） 举行 稠密3D重修。
    
  • 实用于 单目相机，提高传统SLAM的精度。
    
  
  
• 技术创新：
  
  
  
  • 采用 神经渲染方法 举行及时优化，实用于 单目相机SLAM。
    
  
  
• 应用场景：
  
  
  
  • 增强现实（AR）
    
  • 机器人导航
    
  
  
• 开源地址：GitHub
  

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10. OV²SLAM（轻量级视觉SLAM）

• 焦点特性：
  
  
  
  • 实用于 多种相机范例，包括鱼眼相机、广角相机等。
    
  • 盘算量低，实用于 及时应用。
    
  
  
• 技术创新：
  
  
  
  • 采用 优化的光流跟踪算法，提高跟踪精度。
    
  
  
• 应用场景：
  
  
  
  • 移动机器人
    
  • 无人机导航
    
  
  
• 开源地址：GitHub
  

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