SLAM學習筆記 - 視覺SLAM方法資源匯總

工具類：

ros框架

linux系列教程     vim 

Eigen      Eigen快速入門

Pangolin  Pangolin安裝與使用

 

      

數據集：

TUM          數據格式      

提供python寫的工具，參考  TUM數據集測評工具的使用

除此之外提供online測試

 合並深度圖和rgb:

python associate.py rgb.txt depth.txt > associations.txt #如果沒有最后那個選項會把結果直接打印到控制台

對齊輸出軌跡，並計算誤差：

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

 

 

科研類：

PTAM - ISMAR2007 英國牛津 Georg Klein 主頁及代碼  PTAM-GPL   

DTAM - ICCV2011 倫敦帝國理工學院 Richard  paper

RGB-D_SLAM Trans. on Robotics2014   開源代碼

ORB-SLAM - Trans. on Robotics2015 西班牙Raúl Mur Artal 主頁  ORB-SLAM開源代碼 ORB-SLAM2開源代碼 

SVO -  ICRA2014 瑞士蘇黎世大學 Christian Forster 開源代碼

LSD-SLAM 2014 德國慕尼黑工業大學（TMU） Jakob Engel 開源代碼

DSO 2016 機構作者同LSD  主頁    開源代碼

德國慕尼黑工業大學計算機視覺組：https://vision.in.tum.de/research/vslam

一個更全的統計：Awesome SLAM\

來自高翔，《視覺SLAM十四講：從理論到實踐》