内容简介：很多人说深度学习和SLAM是计算机视觉目前最火的应用方向。深度学习自不必说，SLAM则已经悄悄走入我们的生活（扫地机器人、无人机、增强现实游戏等）。5月20日，日本先进工业科技研究所（National Institute of Advanced Industrial Science and Technology ）开源了一套视觉SLAM算法：OpenVSLAM。
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很多人说深度学习和SLAM是计算机视觉目前最火的应用方向。深度学习自不必说，SLAM则已经悄悄走入我们的生活（扫地机器人、无人机、增强现实游戏等）。
5月20日，日本先进工业科技研究所（National Institute of Advanced Industrial Science and Technology ）开源了一套视觉SLAM算法：OpenVSLAM。
开源地址：
https://github.com/xdspacelab/openvslam
仅仅三天时间，已经有447颗星。
OpenVSLAM是一套单目、立体、RGB-D视觉SLAM系统，其主要特点：
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兼容多种相机类型，并可以轻松定制兼容其他类型相机；
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可以存储和加载创建的地图，然后OpenVSLAM可以基于预先构建的地图定位新图像；
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系统完全模块化的；
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提供了一些代码片段来理解该系统的核心功能。
OpenVSLAM基于具有稀疏特征的间接SLAM算法构建的，例如ORB-SLAM，ProSLAM和UcoSLAM。
OpenVSLAM的最引人注意的特性是系统可以处理使用多种相机模型捕获的图像，例如透视相机、鱼眼相机和equirectangular相机（环绕平行多相机系统）。如果需要，用户可以轻松实现支持其他的相机模型（例如双鱼眼、catadioptric等）。
例如，使用equirectangular相机模型（RICOH THETA系列，insta360系列等）的视觉SLAM算法如下所示：
官方提供了较详细的文档：
https://openvslam.readthedocs.io/en/master/
简单的教程：
https://openvslam.readthedocs.io/en/master/simple_tutorial.html#
以及使用范例：
https://openvslam.readthedocs.io/en/master/example.html
它可以帮助 研究SLAM算法的同学 很方便地在三大数据集：
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KITTI Odometry dataset、
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EuRoC MAV dataset、
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TUM RGBD dataset
进行算法性能评测。
该库使用 BSD 2-Clause License，也就是允许商用，但要声明版权方。
感谢开发者～
欢迎大家参考、贡献代码。
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