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。
用 Rust 实现的 3D 重建与高斯泼溅训练工具，让普通显卡也能跑三维重建，降低使用门槛。
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。
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。
实时 SLAM 系统，融合点、线特征、体素建图与 3D 无监督增量分割，适合需要边建图边分割的机器人或 AR 场景。
轻量级 LiDAR-惯性里程计算法，用由粗到细的连续时间轨迹构建做精确运动校正，为机器人和 SLAM 提供实时定位与建图。
仅凭视频输入就能做流式三维重建，重点解决长时序场景下局部上下文丢失的问题，适合在线建图与SLAM类应用。
用单张图片生成高质量 3D 物体的 PyTorch 实现，结合 2D 与 3D 扩散先验，解决单图三维重建中几何与纹理质量不足的问题。
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。
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。
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。
从稀疏或带噪声的点云重建高质量三维表面，基于神经核场方法，适合三维重建与图形学研究。
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。
仅用激光雷达或激光-惯性融合的高鲁棒、高精度里程计，为机器人和自动驾驶提供可靠定位与建图，应对退化场景和传感器不确定性。
腾讯混元开源的通用三维重建模型，能从单图或多视图快速还原三维场景，面向图像转 3D 与世界模型生成等任务。
面向 3D 激光雷达点云的快速地面分割算法，能在复杂场景下稳健剔除地面点，为后续检测与建图提供干净的非地面点云。
vMAP 是 CVPR 2023 提出的神经场 SLAM 系统，用向量化对象建图实现实时 RGB-D 稠密重建，无需逐场景训练即可完成三维重建。
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。
用生成模型提升多视角 3D 物体重建精度，从多张图片还原准确的三维形状与位姿，适合做图像到 3D 的研究与落地。
给四足和人形机器人用的模块化开源大脑，带 Web 界面做遥操作、自主导航、建图和监控，配套可 3D 打印硬件，跑在 ROS2 上。
低成本手持式激光雷达-惯性-视觉融合 3D 传感器，为机器人和具身智能提供实时建图与三维重建能力。
用 2D 高斯泼溅做激光雷达里程计与建图，同步完成位姿估计和可渲染的网格重建，适合自动驾驶与机器人三维场景建模。
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。
给 Apple ml-sharp 做的 3D 高斯泼溅图形界面，把视频重建和 3DGS 浏览变成可视化操作，支持本地自托管，数据不出内网。
汇总 NeRF 与 3D Gaussian Splatting 在 SLAM 和机器人领域的论文、视频与代码，方便快速跟进隐式表示与三维重建的同步定位建图研究。