有两个关于点线特征综合的视觉slam代码，还有10篇左右的参考文献

SLAM技术是目前机器人、自动驾驶、增强现实等领域的关键技术之一，是智能移动平台感知周围环境的基础技术。本文介绍了基于视觉传感器（单目、双目、RGB-D等相机）的SLAM技术的原理和研究现状，包括基于稀疏特征的SLAM、稠密/半稠密SLAM、语义SLAM和基于深度学习的SLAM。然而，现有的系统与方法鲁棒性并不高，随着人工智能技术的发展，深度学习与传统的基于几何模型的方法相结合的趋势正在形成，这将推动视觉SLAM技术朝着长时间大范围实时语义应用的方向前进。 视觉SLAM算法的现状 1、基于稀疏性特征的SLAM 2、稠密SLAM和半稠密SLAM 3、语义SLAM 4、基于深度学习的SLAM

g2o是视觉SLAM中常用的图优化库，该文档主要介绍其使用方法和细节。

各种视觉SLAM论文合集整理，包含orb，lsd，rgbd，svo等。

高翔视觉slam代码整理版，包含个人注释与代码解读以及书中使用到的数据

高翔视觉slam 14讲 配套套代码，每一章都有，有助于学习视觉SLAM

有关视觉SLAM的综述文章，有助于整体掌握视觉SLAM的基础知识和概念。

This is a repo for my master thesis research about the Fusion of Visual SLAM and GPS. It contains the research paper, code and other interesting data. Note: This is work in progress. Please take a look at the website that accompanies this research at: https://Master.Kalisz.co There is also a ros-wrapper for DSO, which is used for the real-time part of this work (see https://github.com/JakobEngel/dso_ros). The "catkin" branch by Nikolaus Demmel was actually used here, as the original "rosmake" version did not work for me. License: GPL-v3. ### Direct Sparse Odometry (DSO) This work uses the Direct Sparse Odometry Project by TUM (see: https://vision.in.tum.de/dso and https://github.com/JakobEngel/dso). License: GPL-v3.

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