VSLAM十四讲CH12建图章节的示例程序所用数据

单目摄像头slam技术，来自半仙居士，本人直接转换为PDF格式供大家学习

使用直接法进行BA，采用7张图片和相应的位姿数据。

matlab采集kinect2.0彩色与灰度图像，需提前在附加功能的硬件支持包中下好关于Kinect的包

最早的SLAM雏形是在军事（核潜艇的海底定位）上的应用，主要传感器是军用雷达。SLAM技术发展到如今已经几十年，目前以激光雷达作为主传感器的SLAM技术比较稳定、可靠，仍然是主流的技术方案。但随着最近几年计算机视觉技术的快速发展，SLAM技术越来越多的应用于家用机器人、无人机、AR设备，基于视觉的Visual SLAM（简称VSLAM）逐渐开始崭露头角。VSLAM的技术框架主要包括传感器数据预处理、前端、后端、回环检测、建图。技术框架如下: 本方案的eXLAM-80TOF模组是独立的双目VSLAM模组，通过USB3.0接口来传输，体积小巧，可以嵌入到机器人应用中，并可以提供定制开发，广泛应用于AR/VR、扫地机器人等行业，使得客户的产品有了空间定位和导航的能力，使产品更智能、更实用。eXLAM-80TOF模组提供标准的双目帧率高达100Hz的毫米级精度的SLAM服务上增加了TOF深度摄像头方案，提供224x172的深度分辨率，帧率最高可达100Fps，识别深度达到5m+，并且无需依赖Host端计算，可直接输出深度数据和点云数据，带有TOF的方案为三维空间信息获取的提供更高性能的方案，可以作用于3D重建、距离测量、导航避障，手势识别。eXLAM-80TOF双目模组可以让普通的机器人插上AI的翅膀，实现更多智慧功能。 应用场景: eXLAM-80TOF双目模组可以集成在AR/VR头盔中实现戴着VR头显的玩家的头部回转动作，即上下、左右、前后回转动作，还有身体的上下、左右、前后动作； eXLAM-80TOF双目模组可以集成在扫地机器人中，实现扫地机器人的路劲规划、避障功能。 eXLAM-80TOF双目模组可以集成在服务机器人中，实现送餐机器人自动送餐、接引机器人自动带路等功能。 eXLAM-80TOF双目模组可以集成在仓储机器人中，实现在物流仓库中自动分拣、备货功能。 eXLAM-80TOF双目模组可以集成在无人机中，实现在空中的手势识别、跟踪等功能。 【主要特点】◆本地计算:空间建模及定位运算不需借助服务器. ◆功能丰富:支持多种机器视觉功能. ◆小尺寸: 长度只有80mm，宽度只有不到1圆硬币大小，可嵌入各类移动设备中 ◆目前支持系统:Ubuntu16.04 / Windows10 ◆部署简单:USB3.0简单对接即可. ◆可定制:可以根据客户需求进行客制化 方案来源于大大通

ORB_SLAM2 特征法SLAM 单目 双目 RGBD * ORB主要借鉴了PTAM的思想，借鉴的工作主要有 * Rubble的ORB特征点； * DBow2的place recognition用于闭环检测； * Strasdat的闭环矫正和covisibility graph思想； * 以及Kuemmerle和Grisetti的g2o用于优化。

eigen,opencv,g2o等等

VSLAM 学习全部理论课程，从技术知识介绍，逐步提高，到完整的部署实施，是入门到提高的理想资料。打开方法：pdf->7z

视觉机器导航和建模vslam的rgbd实现方法代码，rgbd-slam-tutorial-gx-master。

openvslam源码，2020-05-22更新。OpenVSLAM is a monocular, stereo, and RGBD visual SLAM system. The notable features are: It is compatible with various type of camera models and can be easily customized for other camera models. Created maps can be stored and loaded, then OpenVSLAM can localize new images based