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。

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。

一套 Python/C++ 混合的视觉 SLAM 流水线，支持单目、双目和 RGB-D 相机，集成多种特征提取、回环检测、深度预测与语义分割，用于三维重建和场景理解。

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。

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。

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。

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。

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。

港大开源的基于事件相机的视觉里程计、视觉惯性里程计与SLAM数据集，为事件相机在机器人和SLAM研究中的算法评测提供标准化数据。

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。

用 ArUco 标记做视觉 SLAM 的 C++ 实现，通过扩展卡尔曼滤波融合观测来估计相机位姿和路标位置，适合移动机器人定位与导航。

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。

用点式隐式神经表示做 LiDAR SLAM，在保持全局地图一致性的同时完成定位与建图，适合机器人和 3D 建图场景。

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。

一套用 C++ 上手和实验 SLAM 的工具集，涵盖特征匹配、因子图优化、回环检测与三维可视化，方便快速搭建和调试视觉 SLAM 原型。

多智能体 SLAM 系统，用高斯泼溅实现多机器人协同建图并保持全局一致，适合大规模场景的三维重建研究。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

每天自动抓取 arXiv 上计算机视觉方向的新论文并整理更新，省去手动刷 arXiv 的麻烦，适合跟踪 3D 重建、图像匹配、NeRF 等方向的最新进展。

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。