稠密重建视觉SLAM开源算法（效果好的那种）

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🥭 一、采用纯单目实现

• 开源作者：慕尼黑工业大学 Daniel Cremers组
• 开源框架：TANDEM框架
• 开源网址：https://github.com/tum-vision/tandem
• 框架特点：提出一种新的单目实时稠密SLAM框架，将直接VO和基于学习的MVS重建进行无缝结合，是第一个利用全局TSDF模型渲染的深度图，实现单目稠密跟踪前端。
  

🍎 二、采用通用传感器框架实现

• 开源作者：普林斯顿大学
• 开源框架：端到端的VSLAM框架 DROID-SLAM
• 开源网址：https://github.com/princeton-vl/DROID-SLAM
• 框架特点：
  优点：
  ①支持单目、双目、RGB-D多种相机，在公开数据集上可以达到厘米级的定位精度；
  ②泛化性好，在单目视频的训练结果，可以在双目和RGB-D数据集上也能取得很好的精度。
  缺点：
  比较消耗算力。例如在训练阶段，需要用4块RTX-3090 GPU，跑一周时间；如果需要实时运行，要用2块 RTX-3090。