1樓：
最近設計一款基於雙目、IMU、GPS多感測器融合的SLAM，借鑑orb-slam2的一些設計思路，總體來說，非常完整，借鑑了一部分track、loop、map設計思路，作者在各個部分都是有BA，有點不理解，我個人的觀點是在涉及到光束調整的時候，使用BA，其他的時候採用非線性優化。
特徵點匹配部分還有提高的空間。
2樓：吳志明
都說這個是乙個工程實現比較理想的東西，但是作為小白，我目前所了解的，這樣乙個系統在嵌入式平台上面實現還是比較難於工程實現的，因為要效果好、穩定的話硬體平台也很貴~~~
3樓：
關注monoslam也有一段時間了，談一點不成熟的思考。
semidense和dense的slam剛出來的時候感覺很驚豔，但卻都陷入同樣的乙個困境，都是深度估計不准。這個問題不能很好解決一直會被湊出來的feature based的slam壓制。
semidense計算出深度是角點處乙個小patch的平均，然而角點處的深度往往變化劇烈。
dense方法計算深度更加困難，由於很多pixel在影象上很相似很難做到精確的幀間匹配，所以很難做到準確。
所以究竟利用少量的相對準確的對應點，還是大量的不太準的對應點做slam效果好，我覺得從orbslam的結果已經給出了答案。
4樓：龐富民
這個系統基於ptam，個人感覺效果也更好一些（畢竟ptam相對較老），整合了covisible graph，基於bagofwords 做relocalization等技術。
處於什麼地位很難講，雖然創新點不是很多，但是工程上，它是目前最好的。幾篇文章都發在機械人或者控制的頂會上了。
粘乙個綜述：
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