總結(jié)一下我接觸過的SLAM算法吧，主要集中在visual slam：

特征法:

1. ORB SLAM https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2

優(yōu)勢(shì): 在靜態(tài)環(huán)境下定位準(zhǔn)確，穩(wěn)定， 單目和雙目版本都可以達(dá)到實(shí)時(shí)(高于10frames/s)。代碼可讀性強(qiáng)，易擴(kuò)展， 網(wǎng)上也有實(shí)現(xiàn)和imu融合的版本。

劣勢(shì)：建的地圖點(diǎn)云稀疏。 運(yùn)行速度方面，因?yàn)樘崽卣鼽c(diǎn)的時(shí)間有瓶頸最快的運(yùn)行速度應(yīng)該不超過30frames/s, 我在本機(jī) (i7-6600U) 測(cè)的速度基本都在20frames/s左右，因此對(duì)于高幀率的相機(jī)需要降幀率才能用。對(duì)動(dòng)態(tài)物體很敏感，再有動(dòng)態(tài)物體時(shí)非常容易tracking lost。

總的來(lái)說ORB-SLAM還是在智能駕駛領(lǐng)域用的最廣泛的SLAM算法，因?yàn)樗趙ork的時(shí)候可以work的很好，急需解決的問題是對(duì)特征點(diǎn)提取的加速，以及處理的環(huán)境中的動(dòng)態(tài)物體。

 

直接法

2. DSO https://github.com/JakobEngel/dso

優(yōu)勢(shì)：可以生成相當(dāng)稠密的點(diǎn)云， 這個(gè)優(yōu)點(diǎn)給DSO很大想象空間。 速度在可以work的時(shí)候很快, 大概在20-30frames/s。

劣勢(shì)：對(duì)場(chǎng)景光照要求高，要求盡量保持曝光時(shí)間的穩(wěn)定。對(duì)動(dòng)態(tài)物體沒有orb那樣敏感。代碼可擴(kuò)展性比較差，目前

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的SLAM学习，小白入门到殿堂级大牛资料整理的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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