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。

面向机器人导航的开源平台，用多模态大模型和视觉语言动作模型构建通用导航基础模型，解决跨场景视觉导航与空间智能问题。

TurtleBot3 的 ROS 功能包集合，提供移动机器人导航、SLAM 建图与 Gazebo 仿真支持，适合做机器人教学和算法验证。

用 ROS 2 和 Gazebo 仿真带你动手入门机器人开发，覆盖导航、里程计、路径规划与 SLAM 等核心环节。

TurtleBot3 的 Gazebo 仿真环境，提供移动机器人导航、SLAM 和感知算法的开发与测试平台，无需真机即可验证 ROS 程序。

基于 NVIDIA GPU 加速的 3D 场景重建工具，为 ROS2 机器人提供 Nav2 局部代价地图，让机器人在 Jetson 上实时构建三维环境并用于导航避障。

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。

面向动态环境的视觉惯性 SLAM 系统，能在场景中存在移动物体时稳定完成定位与建图，适合机器人在人群或杂乱环境中使用。

基于 3D LiDAR 扫描的图表示，把地面和地面上可通行区域与障碍物分割开，用于机器人导航中的可通行性判断。