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顶会顶刊最全总结!激光视觉融合SLAM资源汇总

3DCV  · 公众号  ·  · 2024-07-18 11:00

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来源:3D视觉工坊

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作者: 殷杰 毕业于上海交通大学,曾在ICRA,IROS,RAL等机器人顶会/期刊上发表多篇成果

详情请参照原链接: https://github.com/sjtuyinjie/awesome-LiDAR-Visual-SLAM ,更新中。整理不易,请多多star和fork.

LiDAR-Visual-Fusion SLAM(同步定位与地图构建)技术结合了LiDAR(激光雷达)和视觉传感器的优势,能够在复杂环境中实现高精度的定位和地图构建。相较于单一的LiDAR或视觉SLAM系统,LiDAR-Visual-Fusion SLAM具有更强的鲁棒性和准确性,尤其在光线变化、动态环境或结构复杂的场景中表现出色。近年来,随着传感器技术和算法的不断进步,LiDAR-Visual-Fusion SLAM在自动驾驶、无人机导航、机器人等领域得到了广泛应用和快速发展。

这是一个关于LiDAR-Visual-Fusion-SLAM的资源汇总列表,我会不定期更新这个页面。如果这个项目对您的研究有帮助,请给我一个star并fork,谢谢!如果您的LiDAR-Visual-SLAM相关工作被顶级会议或期刊接收,欢迎提issue提醒我更新您的工作!

论文汇总

2024

  • [RAL2024] LIVER: A Tightly Coupled LiDAR-Inertial-Visual State Estimator With High Robustness for Underground Environments

    • paper: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10404014
    • code: https://github.com/ZikangYuan/sr_livo
  • [RAL2024] A LiDAR-inertial-visual odometry and mapping system based on the sweep reconstruction method

    • paper: https://xplorestaging.ieee.org/document/10501952
    • code: https://github.com/ZikangYuan/sr_livo
  • [RAL2024] LVIO-Fusion LiDAR-Visual-Inertial Odometry and Mapping in Degenerate Environments

    • paper: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10452777
  • [TRO2024 under review] FAST-LIVO2: Fast, Direct LiDAR-Inertial-Visual Odometry

    • paper: https://ieeexplore.ieee.org/document/9739244
    • code: https://github.com/hku-mars/FAST-LIVO2
  • [TPAMI2024 under review] R3LIVE++: A Robust, Real-time, Radiance reconstruction package with a tightly-coupled LiDAR-Inertial-Visual state Estimator

    • paper: https://arxiv.org/abs/2209.03666
    • code: https://github.com/hku-mars/r3live
  • [TIM2024] Dynam-LVIO: A Dynamic-Object-Aware LiDAR Visual Inertial Odometry in Dynamic Urban Environments

    • paper: https://ieeexplore.ieee.org/document/10511062
  • [Remote Sensing2024] LVI-Fusion: A Robust Lidar-Visual-Inertial SLAM Scheme

    • paper: https://www.mdpi.com/2072-4292/16/9/1524

2023

  • [TPAMI2023] SDV-LOAM: Semi-Direct Visual–LiDAR Odometry and Mapping

    • paper: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10086694
    • code: https://github.com/ZikangYuan/SDV-LOAM
  • [RAL2023] Coco-LIC: Continuous-Time Tightly-Coupled LiDAR-Inertial-Camera Odometry using Non-Uniform B-spline

    • paper: https://arxiv.org/pdf/2309.09808
    • code: https://github.com/APRIL-ZJU/Coco-LIC

2022

  • [IROS2022] Fast and Tightly-coupled Sparse-Direct LiDAR-Inertial-Visual Odometry

    • paper: https://ieeexplore.ieee.org/document/9739244
    • code: https://github.com/hku-mars/FAST-LIVO
  • [ICRA2022] R3LIVE: A Robust, Real-time, RGB-colored, LiDAR-Inertial-Visual tightly-coupled state Estimation and mapping package

    • paper: https://ieeexplore.ieee.org/document/9811935
    • code: https://github.com/hku-mars/r3live
  • [RAL2022] mvil-fusion: Monocular visual-inertial-lidar simultaneous localization and mapping in challenging environments

    • paper: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9968060

2021

  • [RAL2021] R2LIVE: A Robust, Real-time, LiDAR-Inertial-Visual tightly-coupled state Estimator and mapping

    • paper: https://github.com/hku-mars/r2live/blob/master/paper/r2live_ral_final.pdf```
    • code: https://github.com/hku-mars/r2live
  • [IROS2021] Lvio-Fusion: A Self-adaptive Multi-sensor Fusion SLAM Framework Using Actor-critic Method

    • paper: https://arxiv.org/abs/2106.06783
    • code: ```https://github.com/jypjypjypjyp/lvio_fusion
  • [ICRA2021] CamVox: A Low-cost and Accurate Lidar-assisted Visual SLAM System

  • paper: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9561149

  • code: https://github.com/ISEE-Technology/CamVox

  • [ICRA2021] LVI-SAM: Tightly-coupled Lidar-Visual-Inertial Odometry via Smoothing and Mapping

    • paper: https://github.com/TixiaoShan/LVI-SAM/blob/master/doc/paper.pdf
    • code: https://github.com/TixiaoShan/LVI-SAM
  • [TIV2021] Efficient and Accurate Tightly-Coupled Visual-Lidar SLAM

    • paper: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9632274
  • [ROBIO2021] LVIO-SAM: A Multi-sensor Fusion Odometry via Smoothing and Mapping

    • paper: https://ieeexplore.ieee.org/document/9739244
    • code: https://github.com/TurtleZhong/LVIO-SAM
  • [Remote Sensing2021] DV-LOAM: Direct Visual LiDAR Odometry and Mapping

    • paper: https://www.mdpi.com/2072-4292/13/16/3340
    • code: https://github.com/kinggreat24/dv-loam

2020

  • [IROS2020] LIC-Fusion 2.0: LiDAR-Inertial-Camera Odometry with Sliding-Window Plane-Feature Tracking

    • paper: https://arxiv.org/pdf/2008.07196
  • [ICRA2020] Lidar-Monocular Visual Odometry using Point and Line Features

    • paper: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9196613
  • [Automomous Robots2020] DVL-SLAM: sparse depth enhanced direct visual-LiDAR SLAM

    • paper: https://link.springer.com/article/10.1007/s10514-019-09881-0

2019

  • [IROS2019] LIC-Fusion: LiDAR-Inertial-Camera Odometry

    • paper: https://ieeexplore.ieee.org/xpl/conhome/8957008/proceeding
  • [IROS2019] ViLiVO: Virtual LiDAR-Visual Odometry for an Autonomous Vehicle with a Multi-Camera System

    • paper: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8968484

2018

  • [IROS2018] LIMO: Lidar-Monocular Visual Odometry
    • paper: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8594394
    • code: https://github.com/johannes-graeter/limo

相关的awesome-lists

awesome-SLAM: https://github.com/SilenceOverflow/Awesome-SLAM

awesome-SLAM-datasets: https://github.com/youngguncho/awesome-slam-datasets

Awesome-Implicit-NeRF-Robotics: https://github.com/zubair-irshad/Awesome-Implicit-NeRF-Robotics

awesome-humanoid-learning: https://github.com/jonyzhang2023/awesome-humanoid-learning

awesome-isaac-gym: https://github.com/wangcongrobot/awesome-isaac-gym

Awesome_Quadrupedal_Robots: https://github.com/curieuxjy/Awesome_Quadrupedal_Robots

Awesome Robot Descriptions: https://github.com/robot-descriptions/awesome-robot-descriptions

awesome-legged-locomotion-learning: https://github.com/gaiyi7788/awesome-legged-locomotion-learning

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大模型: NLP、CV、ASR、生成对抗大模型、强化学习大模型、对话大模型等

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