DCL-SLAM笔记

DCL-SLAM是一种基于深度学习的SLAM算法，它能够实现在没有GPS等外部传感器的情况下，通过单目摄像头获取场景深度信息，实现机器人在未知环境中的自主定位和建图。DCL-SLAM主要分为两个部分：深度学习模型和SLAM模型。深度学习模型用于从单目图像中获取场景的深度信息；SLAM模型则用于通过深度信息实现机器人在未知环境中的自主定位和建图。

DCL-SLAM的核心思想是将深度学习模型与SLAM模型进行有效的结合，使得机器人能够利用深度学习模型提供的场景深度信息，优化SLAM模型的性能，提高机器人在未知环境中的自主定位和建图能力。