开源扫地机器人项目，用 ESP32、树莓派和激光雷达搭建可 DIY 的自主清扫机器人，支持 SLAM 建图与 Home Assistant 接入。

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。

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。

开箱即用的 LiDAR SLAM 系统，用 Python 实现，能直接完成激光雷达建图与定位，省去繁琐配置。

基于 VGGT 的稠密 RGB SLAM 系统，在 SL(4) 流形上做位姿优化，用纯视觉输入实现稠密建图与定位。

用点、线、面、消失点等结构化几何特征做三维视觉建图、定位和 SfM 的 C++ 工具箱，弥补纯点特征在低纹理场景下的不足。

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。

基于 FAST-LIO2 扩展的激光 SLAM 系统，集成动态点去除、多会话建图、对象级更新与在线重定位，面向真实场景的长期建图与定位。

面向城市峡谷等复杂场景的多传感器数据集，包含激光雷达、相机等全套传感器数据，用于自动驾驶的建图与定位算法评测。

给 GTSAM 补上点云 SLAM 所需的因子和优化器，涵盖配准、建图、定位与连续时间轨迹估计，支持 CUDA 加速。

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。