aruco_ekf_slam

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用 ArUco 标记做视觉 SLAM 的 C++ 实现，通过扩展卡尔曼滤波融合观测来估计相机位姿和路标位置，适合移动机器人定位与导航。

ArUco-based EKF-SLAM.

暂无版本382star106fork同步于 2026-11-07 07:32 UTC

视觉SLAM ArUco标记扩展卡尔曼滤波移动机器人位姿估计

对比 GitHub 官网 aruco-markers mobile-robotics navigation slam slam-algorithms

怎么上手

由 README 提炼，执行前请确认

原文

catkin_make
roslaunch aruco_ekf_slam slam.launch
rosbag play aruco_slam_data_qhd1.bag -r 5

硬件要求按 README 说明

README 未说明具体硬件要求，仅要求安装 OpenCV 3.1、Eigen 与 ROS

下载：源码 zip·GitHub Releases（安装包）本站不镜像安装包

项目说明

由 README 自动翻译提炼

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基于 ArUco 标记的 EKF-SLAM ROS 包，用二维码路标做位姿估计与建图

用 ArUco 标记做视觉 SLAM 的 C++ 实现，通过扩展卡尔曼滤波融合观测来估计相机位姿和路标位置，适合移动机器人定位与导航。

核心能力

用 ArUco 标记作为路标观测
以 EKF 融合里程计与标记观测做 SLAM
提供 ROS launch 与 rosbag 演示流程
附论文式说明与数据集下载链接

容易踩的坑

需先把仓库放到 ROS 工作空间的 catkin_ws/src 目录下再编译；依赖 OpenCV 3.1 这一较老版本，与其他 OpenCV 版本共存时容易冲突；演示数据需自行从百度网盘下载 rosbag 文件

内容由模型根据 README 生成，可能不完整或不准确，以官方文档为准。看原文 README

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README 原文

未翻译

在 GitHub 打开

ArUco-based EKF-SLAM

For details, please refer to：https://zhuanlan.zhihu.com/p/45207081

Dataset：https://pan.baidu.com/s/1EX9CYmdEUR2BJh7v5dTNfA

Prerequisites

Opencv 3.1, Eigen, ROS

Demo

STEP 1. Download the repository to your ROS workspace：catkin_ws/src

STEP 2. Make：catkin_make

STEP 3. Run launch: roslaunch aruco_ekf_slam slam.launch

STEP 4. Play a rosbag: rosbag play aruco_slam_data_qhd1.bag -r 5

License

The source code is released under GPLv3 license.

For commercial inquiries, please contact wechat: YDSF16 or email: [email protected]