基于 LIO-SAM 改造的激光惯性 SLAM 方案，支持 6 轴 IMU 和 GNSS 融合，解决低成本 6 轴 IMU 无法直接跑原版 LIO-SAM 的问题。

以惯性导航为核心的实时 GNSS-视觉-惯性融合定位系统，在 GNSS 信号遮挡或退化场景下仍能保持稳健的位姿估计，适合城市峡谷和户外机器人导航。

面向融合位姿估计与建图算法开发验证的开放驾驶数据集，提供真实道路采集的传感器数据，适合做 SLAM 和定位研究。

面向户外机器人的 ROS 2 定位模块，用 23 状态 UKF 以 100 Hz 融合 IMU、轮速计和 GPS；定位出错时能指出是哪个传感器、为什么出错，而不是悄悄漂移。