研究领域知名课题组调研

Visual SLAM:

reference:

  • [connect paper]{https://www.connectedpapers.com/}
  • https://zhuanlan.zhihu.com/p/130530891

德国慕尼黑工业大学计算机视觉组

研究方向:三维重建、机器人视觉、深度学习、视觉 SLAM 等
实验室主页:https://vision.in.tum.de/research/vslam
发表论文汇总:https://vision.in.tum.de/publications
代表作:DSO、LDSO、LSD_SLAM、DVO_SLAM
📜 DSO:Engel J, Koltun V, Cremers D. Direct sparse odometry[J]. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2017, 40(3): 611-625.(代码:https://github.com/JakobEngel/dso )
📜 LSD-SLAM: Engel J, Schöps T, Cremers D. LSD-SLAM: Large-scale direct monocular SLAM[C]//European conference on computer vision. Springer, Cham, 2014: 834-849.(代码:https://github.com/tum-vision/lsd_slam )2.
Github 地址:https://github.com/tum-vision
👦 Daniel Cremers 教授:个人主页 谷歌学术
👦 Jakob Engel(LSD-SLAM,DSO 作者):个人主页  谷歌学术

日本国立先进工业科学技术研究所

人工智能研究中心:https://www.airc.aist.go.jp/en/intro/
👦 Ken Sakurada:个人主页,谷歌学术
📜 Sumikura S, Shibuya M, Sakurada K. OpenVSLAM: A Versatile Visual SLAM Framework[C]//Proceedings of the 27th ACM International Conference on Multimedia. 2019: 2292-2295.(代码:https://github.com/xdspacelab/openvslam )
👦 Shuji Oishi:谷歌学术
📜 极稠密特征点建图:Yokozuka M, Oishi S, Thompson S, et al. VITAMIN-E: visual tracking and MappINg with extremely dense feature points[C]//Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2019: 9641-9650.
📜 Oishi S, Inoue Y, Miura J, et al. SeqSLAM++: View-based robot localization and navigation[J]. Robotics and Autonomous Systems, 2019, 112: 13-21.

香港科技大学空中机器人实验室

研究方向:空中机器人在复杂环境下的自主运行,包括状态估计、建图、运动规划、多机器人协同以及低成本传感器和计算组件的实验平台开发。
实验室主页:http://uav.ust.hk/
发表论文:http://uav.ust.hk/publications/
👦 沈邵劼教授谷歌学术
代码公开地址:https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics
📜 Qin T, Li P, Shen S. Vins-mono: A robust and versatile monocular visual-inertial state estimator[J]. IEEE Transactions on Robotics, 2018, 34(4): 1004-1020.(代码:https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono )
📜 Wang K, Gao F, Shen S. Real-time scalable dense surfel mapping[C]//2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE, 2019: 6919-6925.(代码:https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/DenseSurfelMapping )

浙江大学 CAD&CG 国家重点实验室

研究方向:SFM/SLAM,三维重建,增强现实
实验室主页:http://www.zjucvg.net/
Github 代码地址:https://github.com/zju3dv
👦 章国峰教授:个人主页,谷歌学术
📜 ICE-BA:Liu H, Chen M, Zhang G, et al. Ice-ba: Incremental, consistent and efficient bundle adjustment for visual-inertial slam[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2018: 1974-1982.(代码:https://github.com/zju3dv/EIBA )
📜 RK-SLAM:Liu H, Zhang G, Bao H. Robust keyframe-based monocular SLAM for augmented reality[C]//2016 IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR). IEEE, 2016: 1-10.(项目主页:http://www.zjucvg.net/rkslam/rkslam.html )
📜 RD-SLAM:Tan W, Liu H, Dong Z, et al. Robust monocular SLAM in dynamic environments[C]//2013 IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR). IEEE, 2013: 209-218.

布树辉教授(西北工业大学智能系统实验室)

研究方向:语义定位与建图、SLAM、在线学习与增量学习
👦 个人主页:http://www.adv-ci.com/blog/   谷歌学术
布老师的课件:http://www.adv-ci.com/blog/course/
实验室 2018 年暑期培训资料:https://github.com/zdzhaoyong/SummerCamp2018
📜 开源的通用 SLAM 框架:Zhao Y, Xu S, Bu S, et al. GSLAM: A general SLAM framework and benchmark[C]//Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2019: 1110-1120.(代码:https://github.com/zdzhaoyong/GSLAM )
📜 Bu S, Zhao Y, Wan G, et al. Map2DFusion: Real-time incremental UAV image mosaicing based on monocular slam[C]//2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). IEEE, 2016: 4564-4571.(代码:https://github.com/zdzhaoyong/Map2DFusion )
📜 Wang W, Zhao Y, Han P, et al. TerrainFusion: Real-time Digital Surface Model Reconstruction based on Monocular SLAM[C]//2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). IEEE, 2019: 7895-7902.

Dynamic SLAM:

DynaSLAM目前没有实验室在专门研究,近几年知名课题组的重点研究方向来看,学术界都在做端到端定位以及Nerf Gausion splattering等方向。

DynSLAM(室外大规模稠密重建)

论文:Bârsan I A, Liu P, Pollefeys M, et al. Robust dense mapping for large-scale dynamic environments[C]//2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE, 2018: 7510-7517.
代码:https://github.com/AndreiBarsan/DynSLAM
作者博士学位论文:Barsan I A. Simultaneous localization and mapping in dynamic scenes[D]. ETH Zurich, Department of Computer Science, 2017.

Dyna SLAM1/2

论文:DynaSLAM: Tracking, Mapping and Inpainting in Dynamic Scenes
代码:DynaSLAM1开源,2暂未开源
作者主页:https://dblp.uni-trier.de/pid/222/3073.html

VDO-SLAM(动态物体感知的 SLAM)

论文:Zhang J, Henein M, Mahony R, et al. VDO-SLAM: A Visual Dynamic Object-aware SLAM System[J]. arXiv preprint arXiv:2005.11052, 2020.(IJRR Under Review)
相关论文
IROS 2020 Robust Ego and Object 6-DoF Motion Estimation and Tracking
ICRA 2020 Dynamic SLAM: The Need For Speed
代码:https://github.com/halajun/VDO_SLAM | video

CFP-SLAM张云洲教授

论文:CFP-SLAM: A Real-time Visual SLAM Based on Coarse-to-Fine Probability in Dynamic Environments IROS2022
代码:未开源

DynSLAM(室外大规模稠密重建)

论文:Bârsan I A, Liu P, Pollefeys M, et al. Robust dense mapping for large-scale dynamic environments[C]//2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE, 2018: 7510-7517.
代码:https://github.com/AndreiBarsan/DynSLAM
作者博士学位论文:Barsan I A. Simultaneous localization and mapping in dynamic scenes[D]. ETH Zurich, Department of Computer Science, 2017.

DS-SLAM(动态语义 SLAM)

论文:Yu C, Liu Z, Liu X J, et al. DS-SLAM: A semantic visual SLAM towards dynamic environments[C]//2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). IEEE, 2018: 1168-1174.
代码:https://github.com/ivipsourcecode/DS-SLAM

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