SLAM有哪些模型的github源码?
时间: 2023-02-05 08:05:47 浏览: 62
SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) 是机器人导航和地图构建中非常重要的技术。目前,有很多不同的 SLAM 模型可供使用。以下是一些比较流行的 SLAM 模型的 Github 源码:
1. ORB-SLAM2:https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2
2. g2o:https://github.com/RainerKuemmerle/g2o
3. DSO:https://github.com/JakobEngel/dso
4. LSDSLAM:https://github.com/tum-vision/lsd_slam
5. VINS-Mono:https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono
这些模型都有自己的优势和特点,可以根据自己的需求来选择使用。
相关问题
推荐10个以上比较好的SLAM深度学习模型github源码?
以下是几个比较知名的 SLAM 深度学习模型 GitHub 源码:
1. ORB-SLAM2:https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2
2. DSO:https://github.com/JakobEngel/dso
3. LS-SLAM:https://github.com/taketwo/LS-SLAM
4. R-Net:https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/R-Net
5. DS-SLAM:https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/DS-SLAM
6. DeepVO:https://github.com/dalmia/deepvo
7. S-PTAM:https://github.com/lrse/sptam
8. ViSLAM:https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono
9. Dense-VO:https://github.com/taketwo/dense-vo
10. SURF-SLAM:https://github.com/taketwo/surf-slam
这些模型都是使用深度学习技术来进行 SLAM 的,您可以根据自己的需要选择适合的模型进行学习和实践。
SLAM有哪些模型实现代码
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)是自主导航、机器人和无人机的重要技术,它的目的是在未知环境中建立地图并进行定位。SLAM有很多不同的模型,下面是一些常见的模型和实现代码的例子:
- 基于激光的SLAM:比如Hector SLAM、GMapping、Karto SLAM
- 基于视觉的SLAM:比如PTAM、ORB-SLAM、DSO
- 基于视觉和激光的SLAM:比如LSD-SLAM、ElasticFusion
注意:这些模型都是开源的,你可以在GitHub或其他开源代码仓库中找到它们的实现代码。