专栏名称: 机器学习研究会

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【学习】SLAM的现在与未来

机器学习研究会 · 公众号 · AI · 2017-06-15 20:12

正文

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摘要

转自：极客头条

当前的开源方案

本文将带着读者去看看现有的SLAM方案能做到怎样的程度。特别地，我们重点关注那些提供开源实现的方案。在SLAM研究领域，能见到开源方案是很不容易的。往往论文中介绍理论只占20%的内容，其他80%都写在代码中，是论文里没有提到的。正是这些研究者们的无私奉献，推动了整个SLAM行业的快速前进，使后续研究者有了更高的起点。在我们开始做SLAM之前，应该对相似的方案有深入的了解，然后再进行自己的研究，这样才会更有意义。

本讲的前半部分将带领读者参观一下当前的视觉SLAM方案，评述其历史地位和优缺点。表1列举了一些常见的开源SLAM方案，读者可以选择感兴趣的方案进行研究和实验。限于篇幅，我们只选了一部分有代表性的方案，这肯定是不全面的。在后半部分，我们将探讨未来可能的一些发展方向，并给出当前的一些研究成果。

方案名称传感器形式地址

MonoSLAM 单目 https://github.com/hanmekim/SceneLib2

PTAM 单目 http://www.robots.ox.ac.uk/~gk/PTAM/

ORB-SLAM 单目为主 http://webdiis.unizar.es/~raulmur/orbslam/

LSD-SLAM 单目为主 http://vision.in.tum.de/research/vslam/lsdslam

SVO 单目