紧耦合多传感器融合 SLAM 框架，在传感器退化与时空扰动下仍能稳定运行，适合机器人和自动驾驶的定位建图。

面向机器人与无人机的激光雷达-惯性-视觉紧耦合里程计，实时输出高精度位姿与彩色点云，支撑三维重建与SLAM。

紧耦合的稀疏直接法激光雷达-惯性-视觉里程计，为机器人和自动驾驶提供快速、高精度的实时位姿估计与三维建图。

实时紧耦合激光雷达-惯性-视觉里程计与建图系统，输出带RGB颜色的稠密点云和网格，适合无人机、机器人在复杂场景下做鲁棒SLAM与三维重建。

以惯性导航为核心的实时 GNSS-视觉-惯性融合定位系统，在 GNSS 信号遮挡或退化场景下仍能保持稳健的位姿估计，适合城市峡谷和户外机器人导航。

低成本地面机器人 SLAM 系统，融合多传感器，在弱纹理、剧烈运动等极端场景下仍能稳定定位建图。

面向动态足式机器人的多传感器里程计，融合腿部运动学、IMU 与激光雷达，在剧烈运动和高动态场景下提供稳健的定位与建图。

低成本手持式激光雷达-惯性-视觉融合 3D 传感器，为机器人和具身智能提供实时建图与三维重建能力。

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。

汇总动态场景下 SLAM 与终身建图的研究资源，覆盖激光、视觉和多传感器融合方案，方便快速跟进相关论文与代码。