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vSLAM发展到现在，在很多领域都有了很成熟的应用。下边我们看一下vSLAM在哪些产品中都得到了应用？对于现在市面上不同的定位导航和避障方案来讲，双目+IMU的产品逐渐成为大家选型的主流方向，因为它的精度和布置成本相对来说都比较好，同时也能提供视觉传感器里的识别等部分。
ICRA2019年部分论文（题目中包含SLAM或Visual-Inertial的），共计61篇，其中有两篇ICRA2018的论文，作为补充材料也列入了文档中，这篇博客将持续更新直至将全部论文阅读完毕。
知乎用户.9人赞同了该回答.视觉SLAM算法也是最近这几年火起来了，单纯基于视觉的方案，ORBSLAM算是巅峰之作，但是效果依然达不到预期。.VSLAM普遍存在稳定性不够，尺度漂移以及依赖环境纹理等缺点。.目前来说研究方向开始转向多传感…
1.VSLAM在实际应用中的作用这些应用主要的功能：定位、建图、导航、避障VSLAM在里面主要是起到定位的作用，VSLAM能输出6自由度的位姿，得到XYZ的坐标以及俯仰角；建图导航避障2.几种开源VSLAM的运行效果、及各…
动态场景下的SLAM和语义SLAM有较多相似之处，因此整理到一起，当下效果较好的动态场景SLAM和语义SLAM是基于机器学习算法的方案，本文对一些顶会顶刊中发表的相关算法进行整理分析，希望能够对读者提供一些方便。
史上最全的语义SLAM论文笔记整理.张珊珊.270人赞同了该文章.一：语义信用于特征选择.二：语义信息用于动态slam.三：语义信息用于单目SLAM的尺度恢复.四：语义信息用于long-term定位.五：语义信息用于提高定位精度.
SLAM2.优势:在静态环境下定位准确，稳定，单目和双目版本都可以达到实时(高于10frames/s)。.代码可读性强，易扩展，网上也有实现和imu融合的版本。.劣势：建的地图点云稀疏。.运行速度方面，因为提特征点的时间有瓶颈最快的运行速度应…
从中可以看出VINSMono精度与ORB作者论文中的单目精度比是明显不如的，但是与开源版本比精度要高一些，比我们修改的双目版本略低。VIORB是不能完全跑过全部测试集的，特别是快速运动的V2_03_difficult测试集结尾阶段会跟丢（原作者不...
而VSLAM则主要用摄像头来实现，摄像头品种繁多，主要分为单目、双目、单目结构光、双目结构光、ToF几大类。他们的核心都是获取RGB和depthmap(深度信息)。简单的单目和双目（Zed、leapmotion）我这里不多做解释，我主要解释一下结构光和ToF。
VSLAM（基于视觉的定位与建图）：.随着计算机视觉的迅速发展，视觉SLAM因为信息量大，适用范围广等优点受到广泛关注。.视觉SLAM地图构建，图片来源：百度AI.（1）基于深度摄像机的Vslam，跟激光SLAM类似，通过收集到的点云…
vSLAM发展到现在，在很多领域都有了很成熟的应用。下边我们看一下vSLAM在哪些产品中都得到了应用？对于现在市面上不同的定位导航和避障方案来讲，双目+IMU的产品逐渐成为大家选型的主流方向，因为它的精度和布置成本相对来说都比较好，同时也能提供视觉传感器里的识别等部分。
ICRA2019年部分论文（题目中包含SLAM或Visual-Inertial的），共计61篇，其中有两篇ICRA2018的论文，作为补充材料也列入了文档中，这篇博客将持续更新直至将全部论文阅读完毕。
知乎用户.9人赞同了该回答.视觉SLAM算法也是最近这几年火起来了，单纯基于视觉的方案，ORBSLAM算是巅峰之作，但是效果依然达不到预期。.VSLAM普遍存在稳定性不够，尺度漂移以及依赖环境纹理等缺点。.目前来说研究方向开始转向多传感…
1.VSLAM在实际应用中的作用这些应用主要的功能：定位、建图、导航、避障VSLAM在里面主要是起到定位的作用，VSLAM能输出6自由度的位姿，得到XYZ的坐标以及俯仰角；建图导航避障2.几种开源VSLAM的运行效果、及各…
动态场景下的SLAM和语义SLAM有较多相似之处，因此整理到一起，当下效果较好的动态场景SLAM和语义SLAM是基于机器学习算法的方案，本文对一些顶会顶刊中发表的相关算法进行整理分析，希望能够对读者提供一些方便。
史上最全的语义SLAM论文笔记整理.张珊珊.270人赞同了该文章.一：语义信用于特征选择.二：语义信息用于动态slam.三：语义信息用于单目SLAM的尺度恢复.四：语义信息用于long-term定位.五：语义信息用于提高定位精度.
SLAM2.优势:在静态环境下定位准确，稳定，单目和双目版本都可以达到实时(高于10frames/s)。.代码可读性强，易扩展，网上也有实现和imu融合的版本。.劣势：建的地图点云稀疏。.运行速度方面，因为提特征点的时间有瓶颈最快的运行速度应…
从中可以看出VINSMono精度与ORB作者论文中的单目精度比是明显不如的，但是与开源版本比精度要高一些，比我们修改的双目版本略低。VIORB是不能完全跑过全部测试集的，特别是快速运动的V2_03_difficult测试集结尾阶段会跟丢（原作者不...
而VSLAM则主要用摄像头来实现，摄像头品种繁多，主要分为单目、双目、单目结构光、双目结构光、ToF几大类。他们的核心都是获取RGB和depthmap(深度信息)。简单的单目和双目（Zed、leapmotion）我这里不多做解释，我主要解释一下结构光和ToF。
VSLAM（基于视觉的定位与建图）：.随着计算机视觉的迅速发展，视觉SLAM因为信息量大，适用范围广等优点受到广泛关注。.视觉SLAM地图构建，图片来源：百度AI.（1）基于深度摄像机的Vslam，跟激光SLAM类似，通过收集到的点云…
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