Open3D 的 3D 机器学习扩展，提供点云与 RGBD 数据的语义分割、目标检测等任务的训练与可视化工具，支持 PyTorch 和 TensorFlow。

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。

基于 PyTorch 的激光雷达 3D 目标检测工具箱，统一了 PointPillar、PV-RCNN 等主流点云检测模型的训练与评测流程，省去自己搭框架的麻烦。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

用 3D 高斯泼溅实现自动驾驶场景下激光雷达与相机数据的实时渲染，为感知算法提供高保真仿真环境。

Patchwork++ 的 ROS/ROS2 封装，用于激光雷达点云的快速地面分割与地面点剔除，方便直接接入机器人感知流程。

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。

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。

用稀疏 4D 卷积在 3D 激光雷达点云中做移动物体分割，能区分场景里的动与静，适合自动驾驶感知研究。

面向 ROS 1/2 的实时 3D 激光雷达障碍物检测工具，集地面分割、聚类、跟踪与轨迹预测于一体，单核 CPU 约 10ms 处理一帧，可选 TensorRT 加速的 CenterPoint。

一套面向计算机视觉的相机工具集，用来处理相机内参、外参标定以及相机与激光雷达之间的坐标变换，方便做三维重建和多传感器对齐。

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。

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。

一份摄影测量入门与资源指南，梳理从无人机航拍、激光雷达到多视图立体的三维重建流程，覆盖测绘、建筑、农业、机器人和考古等应用场景。

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。