基于图优化方法的激光SLAM有cartographer，基于滤波器的方法有GMapping。
Slam：同步定位与建图，就是在定位的同时，建立环境地图。 主要思路是根据运动学模型计算位姿，并通过传感得到的环境信息，对估计位姿调整优化，从而得到准确位姿，根据定位及感知数据绘制地图。 下图为slam主流框架：
好久没有更新SLAM系列的文章了，前面我们讲到了激光SLAM技术。基于激光雷达的同时定位与地图构建技术（simultaneous localization and mapping， SLAM）以其准确测量障碍点的角度与距离、 无须预先布置场景、可融合多传感器、 在光线较差环境工作、 能够生成便于导航的环境地图等优势，成为目前定位方案中不可或缺的新技术。
转载：深蓝AI 分享嘉宾：卢子琦 文稿整理：张琳 编辑：东岸因为@一点人工一点智能
1、SLAM是什么 SLAM是同步定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping)的缩写，最早由Hugh Durrant-Whyte 和 John J.Leonard提出。SLAM主要用于解决移动机器人在未知环境中运行时定位导航与地图构建的问题。
SLAM就是机器人同步定位与建图，通过一些传感器的测量数据同时去建立环境的地图，且利用这个地图对于机器人的状态进行估计，机器人的状态包括机器人的位姿、速度和机器人的参数，比如内参。环境地图包括比如点的位置，线的位置，面的位置。常见的SLAM系统由前端和后端组成，如图1所示，前端一般从一些原始的传感器数据中采集一些特征，后端利用概率的推断模型对采集的模型进行融合生成全局一致的环境地图。
作者：Andela Juric´, Filip Kendeš, Ivan Markovic´, Ivan Petrovic
2、Gmapping基于RBpf粒子滤波算法，即将定位和建图过程分离，先进行定位再进行建图。
摘要：位姿图优化（PGO）是3D SLAM后端优化方法之一，其精确求解依赖于良好的初始值。
摘 要： 移动机器人基于激光和视觉SLAM导航可实现环境的智能感知和非固定路径行走，其中视觉SLAM导航是指机器人利用视觉系统实现自主定位与地图创建，其优势为结构简单、成本低，信息量丰富。而视觉里程计作为移动机器人视觉SLAM导航的前端，能为机器人自主导航提供廉价、可靠的位姿估计。本文对移动机器人视觉里程计的概念与发展历程进行了简述，总结了实现视觉里程计的不同方法并分别对比了其优缺点，同时也分析了视觉里程计在移动机器人领域的应用以及未来研究展望。
Plane-Aided Visual-Inertial Odometry for 6-DOF Pose Estimation of a Robotic Navigation Aid
论文、代码地址：在公众号「计算机视觉工坊」，后台回复「Intensity-SLAM」，即可直接下载。
（VDO-SLAM ：A Visual Dynamic Object-aware SLAM System）
本文转载自INDEMIND，作者半不闲居士@CSDN。文章仅用于学术分享。本文约7000字，建议阅读14分钟本文为作者在从事Slam相关工作中对这几年遇到以及改进过相关VIO算法内容总结。 1、背景介绍 一个完整的 SLAM(simultaneous localization and mapping) 框架包括传感器数据、 前端、 后端、 回环检测与建图，如图1所示，其中，前端将传感器的数据抽象成适用于估计的模型，回环检测判断机器人是否经过已知的位置。而后端接受不同时刻前端测量的位姿和回环检测的信息并对它们
文章：A General Framework for Lifelong Localization and Mapping in Changing Environment
粒子滤波也是一个十分经典的算法，它与卡尔曼滤波的不同之处在于卡尔曼滤波假设概率分布是高斯分布，然后在计算后验概率（pdf）时，利用正态分布的性质，可以计算出来；而粒子滤波的后验概率分布是通过蒙特卡洛方法采样得到的。蒙特卡洛方法很清楚的一点是采样的粒子越多，概率分布越准确，但是计算速度会下降。也就是说如何分布你的有限个数的采样粒子来得到更为准确的后验概率分布是粒子滤波一直在做的事情。在本文中粒子滤波的改善一个是局部采样，另一个是采样时更好的概率分布来得到更精确的后验概率。在闭环检测这里则是应用了深度学习的方法。具体实现可以随笔者一起看下面的文章。
A Survey on Deep Learning for Localization and Mapping Towards the Age of Spatial Machine Intelligence
经常有粉丝问视觉/激光/SLAM、三维重建等方向的学习路线，这里我再总结给大家，如下所示：
本文为我在浙江省北大信研院-智能计算中心-情感智能机器人实验室-科技委员会所做的一个分享汇报，现在我把它搬运到博客中。
同步定位和制图（SLAM）一直被认为机器人定位导航以及无人驾驶的核心技术，而利用摄像头作为传感器的视觉SLAM在近几十年也得到了广泛的研究，在这期间涌现了大量优秀的SLAM方法，为后人对SLAM技术的研究打下了坚实的基础。
SLAM是同步定位与地图构建(Simultaneous Localization And Mapping)的缩写，最早由Hugh Durrant-Whyte 和 John J.Leonard提出。SLAM主要用于解决移动机器人在未知环境中运行时定位导航与地图构建的问题。
从最开始接触SLAM已经3年了，从二维激光SLAM到三维激光SLAM，再到视觉SLAM，都有一些接触，现将简单梳理一下SLAM的各个模块的功能以及实现方式，为本系列文章起到个总领作用。
文章：Real-Time Simultaneous Localization and Mapping with LiDAR intensity
----大家好，我是旷视研究院SLAM组负责人刘骁，很高兴能和大家分享机器人领域一些有关三维视觉技术的思考。
SLAM是“Simultaneous Localization And Mapping”的缩写，可译为同步定位与建图。概率 SLAM 问题 (the probabilistic SLAM problem) 起源于 1986 年的IEEE Robotics and Automation Conference 大会上，研究人员希望能将估计理论方法 (estimation-theoretic methods) 应用在构图和定位问题中。 SLAM最早被应用在机器人领域，其目标是在没有任何先验知识的情况下，根据传感器数据实时构建周围环境地图，同时根据这个地图推测自身的定位[1]。
文章：Direct LiDAR-Inertial Odometry: Lightweight LIO with Continuous-Time Motion Correction
文章：A Graph-based Optimization Framework for Hand-Eye Calibration for Multi-Camera Setups
摘要：移动机器人导航功能的实现需要同时定位与建图（SLAM）和路径规划这两方面的技术，其中由SLAM技术生成的栅格地图是移动机器人运用路径规划算法的前提。
Visual-Inertial Odometry（VIO）即视觉惯性里程计，有时也叫视觉惯性系统（VINS，visual-inertial system），是融合相机和IMU数据实现SLAM的算法，根据融合框架的不同又分为松耦合和紧耦合。
文章：LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping
随着最近几年机器人、无人机、无人驾驶、VR/AR的火爆，SLAM技术也为大家熟知，被认为是这些领域的关键技术之一。本文对SLAM技术及其发展进行简要介绍，分析视觉SLAM系统的关键问题以及在实际应用中的难点，并对SLAM的未来进行展望。
论文名称: A survey of image semantics-based visual simultaneous localization and mapping Application-oriented solutions to autonomous navigation of mobile robots 作者: Linlin Xia, Jiashuo Cui, Ran Shen, Xun Xu, Yiping Gao and Xinying Li
同步定位与建图在移动机器人自主导航中起着重要的作用.大多数视觉SLAM方法使用关键点进行跟踪,但由于光线条件不确定和视点频繁变化,其性能受到任务中不稳定地标的影响.对于低纹理环境中的视觉SLAM,尤其是在室内建筑中,这种情况变得更糟,在室内建筑中,辅助人工标记可以用于在更大范围的环境下提高鲁棒性检测.受这一思想的启发,本文开发了一个集成关键点和人工标记的可视化SLAM系统.构建了一个图形优化问题,通过考虑关键点的重投影误差和标记的影响来优化轨迹.在SPM数据集上的实验结果表明,与最先进的ORB-SLAM2相比,该图优化算法具有更高的精度.
摘要：近年来，基于视觉传感器在同时定位与地图构建（SLAM）系统中展示出了显著的性能、准确性和效率。在这里，视觉同时定位与地图构建（VSLAM）方法是指使用相机进行姿态估计和地图生成的SLAM方法。
同时定位与建图（SLAM）在视觉机器人导航等下游应用中仍然具有挑战性，原因包括但不限于快速转弯、无特征墙壁、图像质量差等。本文作者提出了一种粒子滤波的SLAM网络（Particle SLAM-net）和一种导航框架，可以使平面机器人能够在以前没见过的室内环境中进行导航。SLAM网络将基于粒子滤波的SLAM算法编码到可微计算图中，通过粒子滤波算法进行反向传播学习面向任务的神经网络组件。由于它能够为最终目标联合优化所有模型组件，SLAM-net能够在具有挑战性的条件下保持鲁棒性。作者在Habitat平台上用不同的真实RGB和RGB-D数据集进行了实验。SLAM-net在噪声环境下的性能明显优于广泛采用的ORB-SLAM。本文采用SLAM网络的导航架构大大提高了Habitat Challenge 2020 PointNav任务的最新水平（成功率从37%到64%）。
Visual-Inertial Monocular SLAM with Map Reuse
机器人研究的问题包含许许多多的领域，我们常见的几个研究的问题包括：建图(Mapping)、定位(Localization)和路径规划（Path Planning），如果机器人带有机械臂，那么运动规划（Motion Planning）也是重要的一个环节。而同步定位与建图（SLAM）问题位于定位和建图 的交集部分。 SLAM需要机器人在未知的环境中逐步建立起地图，然后根据地区确定自身位置，从而进一步定位。 ROS中SLAM的一些功能包，也就是一些常用的SLAM算法，例如Gmapping、Karto、Hector、Cartographer等算法。我们不会去关注算法背后的数学原理，而是更注重工程实现上的方法，告诉你SLAM算法包是如何工作的，怎样快速的搭建起SLAM算法
SLAM算法是移动机器人实现自主移动的关键环节。激光雷达(LiDAR)具有测距精度高、不易受外部干扰和地图构建直观方便等优点，广泛应用于大型复杂室内外场景地图的构建。随着3D激光器的应用与普及，国内外学者围绕基于3D激光雷达的SLAM算法的研究已取得丰硕的成果。
可能因为进入了新学期，本人遇到了几次身边小学弟和网友的提问：机器人学和SLAM该怎么入门好？由于回答了几次问题，就借着这个机会把问题的回答整理归纳下。这篇分享仅是根据本人入门Robitics和SLAM的亲身经历，基于一步一个脚印摸索而来的路线来尽可能避免小伙伴们走我的弯路，文章内容的广度和深度应该是不如网上其他大佬们整理出来的综述，但贵在真实可靠，希望对求学的伙伴们有些帮助，文章内容若有不当之处希望读者朋友们勘误。
Jiawei Mo1、Md Jahidul Islam2 和 Junaed Sattar3*
日前，苹果公司正式发布了2020 iPad Pro。设备采用A12Z芯片，并包括Ultra Wide摄像头和液态视网膜显示屏，以及常规的摄像头、传感器和扬声器阵列。但亮点功能是LiDAR扫描仪将用作深度传感器，而它具有促进全新层次AR体验的潜力。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 基于环境自然导航的激光导航叉车AGV中，机器人在运动过程中通过编码器结合IMU计算得到里程计信息，运用机器人的运动模型得到机器人的位姿初估计，然后通过机器人装载的激光传感器获取的激光数据结合观测模型（激光的扫描匹配）对机器人位姿进行精确修正，得到机器人的精确定位，最后在精确定位的基础上，将激光数据添加到栅格地图中，反复如此，机器人在环境中运动，最终完成整个场景地图的构建。
文章：Light-LOAM: A Lightweight LiDAR Odometry and Mapping based on Graph-Matching
在学习SLAM的过程中,我们会遇到各种BA问题,关于优化问题,有局部优化、全局优化、非线性优化、图优化、位姿图优化、BA优化等,那这些东西到底是什么意思? BA BA全称Bundle Adjustme
SLAM是Simultaneous localization and mapping缩写，意为“同步定位与建图”.
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