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。
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。
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。
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。
一个不依赖传感器专门建模的鲁棒 LiDAR-惯性里程计，直接融合激光雷达与 IMU 数据估计位姿并建图，适合机器人 SLAM 场景。
面向无人机集群的去中心化激光雷达惯性里程计，让多机在无中心节点的情况下高效完成协同定位与建图。
异步多激光雷达惯性里程计，通过逐点跨雷达不确定性传播，融合多个不同步的 LiDAR 数据，实现更鲁棒的 SLAM 定位与建图。
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。
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。
This release restores the full documentation site and makes the pinhole camera workflow easier to use. What’s improved - Complete documentation: Step-by-step gu
lidar obstacle detector 2.0.0 is a ground-up rewrite: real-time 3D lidar perception for ROS 1 and ROS 2 that detects, tracks and predicts every obstacle, model-free on a
…ly it as HF TOKEN or hf token . - Install segment-lidar[sam3] for inference. The core package can use existing label rasters without model access. - Replace the old ckpt
- Possibility to save intermediate results
- Add support to Pinhole Camera View - Add interactive mode for image projection using PinholeView()
- Fixed rasterio axis issue [ 8] - Vectorization for faster projection and reprojection (nearly 80 times faster)