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。

基于 ROS 2 的紧耦合激光雷达惯性 SLAM 包，融合 NDT/GICP 点云配准与 IMU 数据，用于机器人在复杂环境中的实时定位与建图。

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。

快速且鲁棒的点云配准 C++ 库，支持 3D 重建、SLAM 和机器人场景下的点云对齐，能在大量外点下稳定求解配准。

基于点云的 3D 定位与建图框架，支持 LiDAR、IMU 和 GPU 加速，可在 ROS/ROS2 下做 SLAM 与全局定位。

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。

一套开箱即用的 LiDAR 里程计与建图管线，基于点到点 ICP 实现，无需调参即可在机器人上稳定运行，支持 ROS/ROS2。

ZED SDK 是 Stereolabs 为 ZED 立体相机提供的空间感知开发套件，支持实时深度估计、SLAM、点云和人体姿态估计，帮助快速搭建智能机器人与空间感知应用。

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。

MapEval 是一个统一的 SLAM 建图评估框架，用点云配准和 Wasserstein 距离等指标，稳健高效地给激光点云地图打分，方便做 SLAM 基准对比。

用 C++ 实现的快速 LiDAR SLAM，从激光雷达点云做里程计与建图，适合机器人、自动驾驶的实时定位需求。

基于 ImGui 和 OpenGL 的 3D 可视化库，方便快速搭建点云、SLAM 和定位算法的原型调试界面。

基于 LIO-SAM 搭建的机器人重定位系统，能让机器人在已建好的点云地图上快速确定自身位姿，解决开机或丢失定位后的找回问题。

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。

用 RANSAC 从点云中拟合平面、球、圆柱、长方体、圆和直线等 3D 基元，适合 LiDAR 与三维重建场景做形状检测和分割。

用地图先验做零漂移点云建图，把激光雷达采集的点云对齐到已有地图上，解决长距离建图累积误差的问题。

把 ZED 立体相机接入 ROS 2 的官方封装包，提供深度、点云、视觉里程计、SLAM 和人体骨骼跟踪等话题与节点，方便机器人项目直接调用。

把 Stereolabs ZED 双目相机接入 ROS 的官方封装包，提供图像、深度、位姿和点云等话题，方便在机器人系统里做立体视觉与 SLAM 开发。

汇总图像配准相关的书籍、论文、视频和工具箱，覆盖医学影像、遥感图像、点云配准与SLAM等方向，方便快速查找资料和工具。

一份激光雷达资源大全，汇总厂商、数据集、点云处理算法、框架和仿真器，方便自动驾驶和 SLAM 开发者快速找到所需工具。