视觉SLAM

这个存储库包含MATLAB或Python编写的SLAM算法代码。SLAM是指同时定位和地图构建，涵盖了来自LUH SLAM课程的代码示例。详细信息请参阅：

MATLAB RANSAC 代码

沉浸式的视觉体验，带您领略精彩瞬间。

本项目基于 Tim Bailey 于 2004 年提出的 FastSLAM 2.0 算法，并整合了 AR Khairuddin (2015) 的部分研究成果。 项目对原始算法进行了一些修改，包括数据获取方式的改进以及错误计数器的集成。

深入探索视觉中国如何利用MongoDB高效管理海量视觉素材，实现灵活扩展和高效检索。

这是我在论文中模拟的Matlab SLAM代码，对ICIEA2018年会上基于EKF和最小二乘的SLAM算法进行了比较。代码正在整理中，即将发布。

Matlab SLAM工具包提供了SLAMTB-Graph.zip的GitHub下载链接。

MSCKF 的 VIO 融合模型源码，运行环境是 MATLAB，配套还带了完整测试集，适合做研究或学习 SLAM 方向的你。算法原理比较清晰，代码结构也不复杂。对着数据跑一跑，思路就顺了。

如果你正在寻找一个不错的 Visual SLAM 实现，GPTAM是个值得尝试的选择。这个项目基于 Klein 和 Murray 的原创作品PTAM，对原始代码进行了相当深度的修改。这里面有些黑客风格的优化，虽然界面看起来像 PTAM，但其中的视觉算法已经进行了重写，多地方都比原版更先进哦。比如，Gauss-Newton 优化、SLAM 初始化等技术都做了不少改进，能够更好地 SLAM 任务，尤其在点三角剖分和单应性检测上有了不小的提升。整体来说，这个项目不仅了一些原版的缺陷，还融入了一些新的算法思想，算是一个比较高效的 SLAM 框架。如果你对 PTAM 有兴趣，或者想尝试一些更为现代化的

拥有丰富的文件资源，非常适用于视觉转换。这些文件不包含频率信息，专注于FV格式的转换。