SLAM学习笔记 - 视觉SLAM方法资源汇总

工具类：

ros框架

linux系列教程     vim 

Eigen      Eigen快速入门

Pangolin  Pangolin安装与使用

 

      

数据集：

TUM          数据格式      

提供python写的工具，参考  TUM数据集测评工具的使用

除此之外提供online测试

 合并深度图和rgb:

python associate.py rgb.txt depth.txt > associations.txt #如果没有最后那个选项会把结果直接打印到控制台

对齐输出轨迹，并计算误差：

python eveluate_ate.py --save alignedTrajectory.txt groundtruth.txt KeyFrameTrajectory.txt

 

 

科研类：

PTAM - ISMAR2007 英国牛津 Georg Klein 主页及代码  PTAM-GPL   

DTAM - ICCV2011 伦敦帝国理工学院 Richard  paper

RGB-D_SLAM Trans. on Robotics2014   开源代码

ORB-SLAM - Trans. on Robotics2015 西班牙Raúl Mur Artal 主页  ORB-SLAM开源代码 ORB-SLAM2开源代码 

SVO -  ICRA2014 瑞士苏黎世大学 Christian Forster 开源代码

LSD-SLAM 2014 德国慕尼黑工业大学（TMU） Jakob Engel 开源代码

DSO 2016 机构作者同LSD  主页    开源代码

德国慕尼黑工业大学计算机视觉组：https://vision.in.tum.de/research/vslam

一个更全的统计：Awesome SLAM\

来自高翔，《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》