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2024年十大开源SLAM算法整理

article 2025/3/25 11:57:15

以下是对2024年十大开源SLAM算法的详细介绍，包括每个算法的核心特性、技术创新和应用场景。

1. BoW3D（Bag of Words for 3D）

  • 核心特性：
    • 结合 3D特征点 和 BoW（Bag of Words）技术，进行高效闭环检测。
    • 提供了一种 稀疏-直接（Sparse-Direct） 方法，在大规模场景下提高SLAM系统的稳健性。
    • 适用于 RGB-D SLAM 和 LiDAR SLAM，减少累计误差（drift）。
  • 技术创新：
    • 采用 基于3D几何信息的词袋模型（BoW） 进行闭环检测，比传统视觉BoW更稳定。
    • 可结合光流跟踪和点云匹配，提升SLAM系统的整体稳定性。
  • 应用场景：
    • 自动驾驶（3D场景识别、闭环检测）
    • AR/VR增强现实（高精度视觉SLAM）
  • 开源地址：GitHub

2. LT-Mapper（Lifelong Mapping Framework）

  • 核心特性：
    • 专为 长期建图（Lifelong Mapping） 设计，可适应环境变化。
    • 采用图优化技术，提升地图的长期一致性。
    • 可与语义理解（Semantic Mapping）结合，提高环境理解能力。
  • 技术创新：
    • 采用基于 位姿图（Pose Graph） 进行优化，减少长期累积误差。
    • 能够结合深度学习方法，进行 动态场景适应（例如检测和剔除移动物体）。
  • 应用场景：
    • 城市环境建图
    • 长期机器人导航
  • 开源地址：GitHub

3. Dense Depth Priors for NeRF（深度先验增强的NeRF）

  • 核心特性：
    • 结合 NeRF（神经辐射场） 和 SfM（Structure-from-Motion） 进行高精度建图。
    • 通过 深度信息引导NeRF优化，减少模糊和漂移问题。
  • 技术创新：
    • 采用 IMU和视觉联合优化 进行姿态估计，提高SLAM精度。
    • 通过 深度学习模型 进行稠密重建，适用于室内场景。
  • 应用场景：
    • 室内3D重建
    • 增强现实（AR）
  • 开源地址：GitHub

4. MobileNeRF（适用于移动设备的NeRF）

  • 核心特性：
    • 优化NeRF 以适应移动端（Android/iOS/Web）的实时运行。
    • 速度比 传统NeRF 快10倍，且可在 网页端 运行。
  • 技术创新：
    • 采用 轻量级神经网络结构，减少计算开销。
    • 结合 WebGL加速 进行高效推理，适用于嵌入式设备。
  • 应用场景：
    • 智能手机AR应用
    • 网页端3D重建
  • 开源地址：GitHub

5. Manhattan_SDF（基于曼哈顿假设的SDF建图）

  • 核心特性：
    • 采用 曼哈顿世界假设（Manhattan-World Assumption）进行3D建图。
    • 提高 平面结构 识别能力，使建图结果更符合真实环境。
  • 技术创新：
    • 结合 SDF（有符号距离场） 进行几何优化，提高稠密建图精度。
    • 能够适用于 室内SLAM 任务，如机器人导航和家居扫描。
  • 应用场景：
    • 建筑测绘
    • 室内导航
  • 开源地址：GitHub

6. NICE-SLAM（基于神经隐式编码的SLAM）

  • 核心特性：
    • 神经隐式编码（Neural Implicit Representation） 进行SLAM。
    • 适用于 大规模室内场景 的 高精度稠密重建。
  • 技术创新：
    • 采用 自监督学习 进行实时姿态估计和重建。
    • 结合 深度学习和传统SLAM方法，适用于大规模建图任务。
  • 应用场景：
    • 机器人导航
    • 自动驾驶
  • 开源地址：GitHub

7. LIO-SAM（激光雷达惯性SLAM）

  • 核心特性：
    • 采用 因子图优化 进行 激光雷达-IMU紧耦合SLAM。
    • 适用于 高动态环境，能够在 室内外 场景均表现良好。
  • 技术创新：
    • 结合 滑动窗口优化 和 因子图优化，提高实时性。
    • 适用于 无人机、自动驾驶 等场景。
  • 应用场景：
    • 自动驾驶
    • 无人机测绘
  • 开源地址：GitHub

8. Kimera（MIT SPARK Lab开发）

  • 核心特性：
    • 采用 模块化SLAM框架，支持 语义、拓扑、几何 信息融合。
    • 适用于 动态环境，可以适应 不同类型传感器 数据输入。
  • 技术创新：
    • 结合 深度学习和SLAM技术，提高导航精度。
    • 适用于 多机器人协同任务。
  • 应用场景：
    • 工业机器人
    • 自动驾驶
  • 开源地址：GitHub

9. NeRF-SLAM（基于NeRF的SLAM）

  • 核心特性：
    • 结合 神经辐射场（NeRF） 进行 稠密3D重建。
    • 适用于 单目相机，提高传统SLAM的精度。
  • 技术创新：
    • 采用 神经渲染方法 进行实时优化，适用于 单目相机SLAM。
  • 应用场景：
    • 增强现实（AR）
    • 机器人导航
  • 开源地址：GitHub

10. OV²SLAM（轻量级视觉SLAM）

  • 核心特性：
    • 适用于 多种相机类型，包括鱼眼相机、广角相机等。
    • 计算量低，适用于 实时应用。
  • 技术创新：
    • 采用 优化的光流跟踪算法，提高跟踪精度。
  • 应用场景：
    • 移动机器人
    • 无人机导航
  • 开源地址：GitHub

http://www.kler.cn/a/597523.html

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