原创轻量VIO算法、简单易上手：XRSLAM帮你快速搭建移动平台AR应用

前沿

SLAM（Simultaneous Localization and Mapping），其中文翻译为同步定位与地图构建，即可以在未知环境中通过传感器的信息来定位自身的位姿，并同时构建环境的三维地图，因其在AR/VR、自动驾驶、机器人领域的巨大应用价值，得到了学术界和工业界的广泛关注。

SLAM示意图

SLAM技术主要提供两方面的能力：即空间定位（Localization）和环境重建（Mapping）。而这两方面的能力也是AR/VR的关键基础技术。环境重建（Mapping）能力可以识别真实物理世界的几何结构，提供了AR/VR虚拟场景与真实物理世界叠加的载体。而空间定位（Localization）能力，或者我们称之为6DoF运动跟踪，则能够保证虚拟场景与真实世界的融合能够在不同视角下的一致性。

No.2

XRSLAM特性介绍

XRSLAM[4]是OpenXRLab空间计算平台中基于C++语言实现的SLAM算法库，算法基于单目视觉和IMU实现了轻量级的VIO，同时支持桌面平台和移动平台，算法在EuRoC[3]等公开数据集上达到SOTA级别的精度，支持普通手机终端30fps的实时处理帧率。

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模块化的设计

XRSLAM的整个框架如下图所示，算法支持多种不同传感器数据作为输入，经过XRSLAM算法内部的融合优化算法得到实时相机位姿。在当前开源的版本中，XRSLAM的核心是一个轻量级的VIO算法，其中包括对IMU数据的预积分，对图像数据的特征匹配，基于视觉、IMU的线性对齐初始化以及完整的划窗优化等。其中特征匹配采用了OpenCV[5]的光流来实现。

OpenXRLab-XRSLAM框架

算法内部根据核心模块、状态估计、多视图几何、视觉定位、地图结构、AR展示、实用工具等不同类别，模块化了不同的函数和类，方便开发者上手和拓展更多功能。

XRSLAM设计了灵活易拓展的多传感器支持，当前发布的版本以单目相机和IMU作为传感器输入，在此基础上，我们会进一步拓展到多目相机、深度相机以及广角相机等更多配置。

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跨平台的开发

算法库核心部分只依赖Eigen[6]、OpenCV[5]、Ceres Solver[7]等常用基础库，而且这些基础库都已经包含在我们的XRPrimer基础库中。XRSLAM支持Linux、Mac、Android、iOS等多个平台的编译运行，当前发布的版本中，我们也提供了Linux/Mac和iOS的完整的编译流程和可以方便运行的demo。

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完善的文档说明

为了让用户能快速上手XRSLAM，我们提供了详尽的文档和教程供使用者参考，其中包含了：

• 如何在PC平台编译和运行

• 如何在移动平台开发AR demo

VIO能够正常稳定的运行，依赖对多传感器参数进行提前标定，我们提前对近几年的iOS设备进行了参数标定，使得开发者随手可以快速运行起来我们的AR demo。

最后，考虑到配置系统环境容易出现各种问题，XRSLAM还提供了完整的docker镜像，帮助开发者快速地基于统一的系统环境上手开发SLAM。

在我们的XRSLAM的官方github页面，我们将及时回答大家在使用XRSLAM的问题并尽力处理各类issue，欢迎大家踊跃参与讨论！

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XRSLAM性能指标

XRSLAM在EuRoC上进行了精度评测，并与目前SOTA算法VINS-Mono进行了对比（其中VINS-Mono的结果是基于开源代码本地复现的结果）。从结果看，XRSLAM的精度具备显著的领先性。另外，XRSLAM也可以在移动端实时运行，算法处理效率可以支持30Fps以上的数据处理帧率。

效果指标对比结果（注意这里的精度指标都不包含回路闭合的功能）

EuRoC V101算法运行可视化效果

移动端AR效果(视频2倍速播放)

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总结

SLAM是一个既古老又充满活力的研究领域，在这个方向仍有很多值得研究的热点问题。XRSLAM提供一个开放的平台，以简洁高效、跨平台、易拓展的形式，欢迎大家在此平台上进行二次开发，共同探索SLAM方向的新的研究课题和技术突破。