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。
把屏幕截图解析成结构化元素，让纯视觉 GUI Agent 能识别界面上的按钮、图标和文本，无需依赖 DOM 或控件树。
用大模型驱动浏览器自动完成网页操作流程，无需写死选择器，适合抓取、填表等重复性网页任务。
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。
开源视觉、视觉惯性与多地图 SLAM 库，支持单目、双目、RGB-D 相机，在室内外场景提供高精度实时定位与建图。
C++ 图优化通用框架，把 SLAM 和视觉定位里的位姿估计建模成图，用非线性最小二乘求解，是后端优化的经典基础设施。
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。
开源计算机使用智能体，能像人一样操作图形界面完成桌面任务，靠多模态大模型、规划与记忆实现自动化操作。
从视频中估计相机位姿、深度和相机内参的 3D 感知引擎，为几何三维重建与空间理解提供基础数据。
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。
AirSLAM 是面向视觉定位的 SLAM 系统，融合 SuperPoint 与 SuperGlue 做特征提取和匹配，为机器人在未知环境中提供实时位姿估计与建图。
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。
SLAM 课程配套的代码练习集，用 C++ 和 Python 实现视觉定位与建图的核心算法，适合边学理论边动手跑通完整流程。
面向自主无人机的开源软件栈，集成 PX4、MAVROS、Gazebo 仿真与视觉 SLAM，帮开发者快速搭建无人机定位、控制与仿真验证环境。
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。
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。
面向 AR/VR 的视觉惯性 SLAM 工具箱与基准测试，提供可直接运行的 VIO/SLAM 实现和评测流程，方便对比算法效果。
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。
一套统一的视觉 SLAM 评测框架，把主流 VSLAM 系统和公开数据集整合到同一套流程里，省去逐个配置环境、跑对比实验的麻烦。
基于 MASt3R 三维重建先验的实时稠密 SLAM 系统，能在单目视频流中同步完成相机位姿估计与稠密三维重建，适合机器人和 AR 场景。
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。
实时稠密视觉 SLAM 系统，用 RGB-D 相机在线重建房间级三维场景，适合做实时建图与稠密重建研究。
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。
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。
开源视觉惯性导航研究平台，提供 MSCKF 与 EKF 定位、传感器标定和 VIO 算法实现，方便机器人研究者做 SLAM 与状态估计实验。
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。
轻量级 C++11 纯头文件李群李代数库，为机器人、SLAM 和计算机视觉提供 2D/3D 位姿与几何运算支持。
基于视觉惯性里程计的实时 SLAM 系统，能在 CPU 上完成定位、建图并生成三维网格，适合机器人与状态估计场景。
基于 NVIDIA cuVSLAM 加速的 ROS 视觉 SLAM 与里程计包，在 Jetson 和 GPU 上实时完成机器人定位与建图。
🔥SLAM, VIsual localization, keypoint detection, Image matching, Pose/Object tracking, Depth/Disparity/Flow Estimation, …
模块化 C++ SLAM 框架，支持激光雷达、视觉与图优化，用于移动机器人的定位与建图。
面向视觉语言模型的空间推理与视觉定位研究代码快照，探索用视觉基元辅助多模态模型理解空间关系。
实时鲁棒的激光雷达-惯性测量单元初始化方法，为 LiDAR-惯性 SLAM 系统提供高精度外参标定与初始状态估计，解决启动阶段对齐不准的问题。
一个 4B 参数的视觉定位基础模型，把检测、指代、指向、OCR、GUI 和版面定位统一到一个模型里，在 34 个基准上达到 SOTA，并提升机器人泛化和数据效率。
一套面向移动机器人和自动驾驶的 C++ 工具库，提供 SLAM、计算机视觉、地图构建、粒子滤波和运动估计等模块，省去从零搭建底层算法。
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。
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。
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。
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 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。