机器人与具身智能
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RTAB-Map 是一套基于外观的 SLAM 库和独立应用，支持视觉与 3D 激光建图、定位和回环检测，可在 ROS、Android、iOS 等平台运行。
一套面向移动机器人和自动驾驶的 C++ 工具库，提供 SLAM、计算机视觉、地图构建、粒子滤波和运动估计等模块，省去从零搭建底层算法。
基于视觉惯性里程计的实时 SLAM 系统，能在 CPU 上完成定位、建图并生成三维网格，适合机器人与状态估计场景。
基于点云的 3D 定位与建图框架，支持 LiDAR、IMU 和 GPU 加速，可在 ROS/ROS2 下做 SLAM 与全局定位。
轻量级 C++11 纯头文件李群李代数库，为机器人、SLAM 和计算机视觉提供 2D/3D 位姿与几何运算支持。
快速、鲁棒且可扩展的点云配准库，支持 LiDAR、RGB-D 等 3D 数据，并提供 ROS2 SLAM 示例，用于解决三维建图与定位中的配准问题。
X-VLA 是 ICLR 2026 论文的官方实现，用软提示 Transformer 构建可扩展的跨具身视觉-语言-动作模型，让同一套策略能迁移到不同机器人本体上做操作任务。
一个不依赖传感器专门建模的鲁棒 LiDAR-惯性里程计，直接融合激光雷达与 IMU 数据估计位姿并建图，适合机器人 SLAM 场景。
把 Depth Anything V3 单目深度估计模型封装成 ROS2 节点，用 TensorRT 加速推理，从相机图像直接输出米制深度图和点云。
基于 Open3D 的 C++ 点云图优化 SLAM 系统，为机器人提供激光雷达建图与定位能力，可接入 ROS 使用。
基于点、线、面特征的稀疏视觉 SLAM 系统，支持单目、RGB-D 和双目相机，在保持建图与定位精度的同时提升效率。
面向 ROS 1/2 的实时 3D 激光雷达障碍物检测工具，集地面分割、聚类、跟踪与轨迹预测于一体，单核 CPU 约 10ms 处理一帧，可选 TensorRT 加速的 CenterPoint。
面向户外机器人的 ROS 2 定位模块，用 23 状态 UKF 以 100 Hz 融合 IMU、轮速计和 GPS；定位出错时能指出是哪个传感器、为什么出错，而不是悄悄漂移。
基于动态高斯泼溅的高保真导航仿真器，为具身导航和视觉语言导航研究提供逼真的三维场景与动态人体渲染。