SLAM学习，小白入门到殿堂级大牛资料整理

 

总结一下我接触过的SLAM算法吧，主要集中在visual slam：

特征法:

1. ORB SLAM https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2

优势: 在静态环境下定位准确，稳定， 单目和双目版本都可以达到实时(高于10frames/s)。代码可读性强，易扩展， 网上也有实现和imu融合的版本。

劣势：建的地图点云稀疏。 运行速度方面，因为提特征点的时间有瓶颈最快的运行速度应该不超过30frames/s, 我在本机 (i7-6600U) 测的速度基本都在20frames/s左右，因此对于高帧率的相机需要降帧率才能用。对动态物体很敏感，再有动态物体时非常容易tracking lost。

总的来说ORB-SLAM还是在智能驾驶领域用的最广泛的SLAM算法，因为它在work的时候可以work的很好，急需解决的问题是对特征点提取的加速，以及处理的环境中的动态物体。

 

直接法

2. DSO https://github.com/JakobEngel/dso

优势：可以生成相当稠密的点云， 这个优点给DSO很大想象空间。 速度在可以work的时候很快, 大概在20-30frames/s。

劣势：对场景光照要求高，要求尽量保持曝光时间的稳定。对动态物体没有orb那样敏感。代码可扩展性比较差，目前

总结

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