研究领域知名课题组调研

本文主要是介绍研究领域知名课题组调研，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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

这篇关于研究领域知名课题组调研的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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