用 Python 实现机器人算法的示例代码与配套教材，覆盖定位、建图、路径规划、控制等模块，适合边跑可视化动画边学自动驾驶与自主导航。

面向机器人位姿与流形优化的可微分编程库，把李群、位姿估计和卡尔曼滤波等模块接入 PyTorch，方便在深度学习里做几何优化与状态估计。

MATLAB 机器人学工具箱，提供机械臂与移动机器人的运动学、雅可比、刚体动力学、轨迹规划、卡尔曼滤波和 SLAM 等算法实现，方便在 MATLAB 里快速建模与仿真机器人系统。

轻量级卡尔曼滤波 Python 库，用于视觉定位、里程计和 SLAM 中的状态估计与传感器数据融合。

基于贝叶斯推断的多目标跟踪库，用卡尔曼滤波和全局优化把细胞等目标的检测结果串成连续轨迹，适合处理拥挤、遮挡场景下的追踪。

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。

用 Python 仿真加开源教材一步步搭建自动驾驶系统，可在同一框架里替换对比定位、规划与控制算法，适合入门学习。