SLAM_Code_Learning

为做NeRF-based SLAM的毕设所读过的开源代码，尽量做到行行有注释。

完整的SLAM方案

• CO-SLAM代码注释

  • 是一个neural RGB-D SLAM。

  • 在场景表达用到了NeRF的思想：通过每一帧的采样像素点的5D坐标$(x,y,z,\theta,\phi)$经由encoding-decoding网络训练得到颜色和深度

  • 位姿和encoding-decoding网络的参数都由pytorch.adam()根据4个损失函数来优化

• ORB-SLAM2代码注释

  • 已改写代码，现在适用于最新的opencv4.7和Pangolin 0.8

神经辐射场NeRF

• nerf-pytorch代码注释

  nerf原始论文的pytorch实现版本

• f2-nerf代码注释

  未读

神经网络中的李群运算

• lietorch代码注释

  实现了各种李群李代数对于pytorch的tensor的封装，并实现了这些李群李代数数据结构之间的运算。

• theseus代码注释

  • facebook开源的一个借助pytorch来实现非线性优化的库
  • 不仅封装了各个李群李代数的数据结构，还实现了各种非线性优化算法如GN,LM

运动分割

• DytanVO代码注释

  一种基于学习的的视觉里程计VO方法，可以在动态环境中实现运动分隔