SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术，是机器人和自动驾驶领域中的核心技术之一，通过实时构建环境地图并确定自身位置，实现精准导航。广泛应用于无人机、服务机器人及AR/VR等场景中。掌握SLAM不仅能够提升个人在计算机视觉与传感器融合方面的专业能力，...
视觉SLAM十四讲一书的草稿版，系统介绍了视觉SLAM（同时定位与地图构建）所需的基本知识与核心算法，既包括数学理论基础，如三维空间的刚体运动、非线性优化，又包括计算机视觉的算法实现，例如多视图几何、回环检测等。此外，还提供了大量的实例代码...
使用Extended Kalman Filter进行SLAM的新版本代码，主要用于机器人定位和地图自动绘制。
本文针对SLAM算法中数据关联过程，提出了一种简单易行的改进方法，将欧氏距离与马氏距离结合用于数据关联。算法不必计算地图所有特征与所有量测之间的马氏距离，而是首先利用相对简单的欧氏距离计算缩小了待关联特征的搜寻范围。利用人工合成数据的仿真结...
实现单目视觉同时定位与建图(SLAM)仿真系统，描述其设计过程。该系统工作性能良好，其SLAM算法可扩展性强，可以精确逼近真实单目视觉SLAM过程。以方便SLAM算法的研究为目标，提供了大量辅助记录、
EKF-SLAM Simulator This version of the simulator uses global variables for all large objects, such as the state covar...