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写在前面的话：
1. 引言：SLAM概念与结构
1.1. SLAM概述
1.2. SLAM结构
1.3. 基于滤波的传感器融合算法方案
1.4. 基于优化的传感器融合算法方案
1.5. 地图构建的基本原理
2. 激光SLAM主流方案
2.1、Gmapping
2.2、Hector_SLAM
2.3、Karto
2.4、Cartographer
2.5、LOAM方案
2.6、LeGo-LOAM方案
2.7、LIO-SAM方案
2.8、hdl_graph_slam方案
2.9、SegMap方案
2.10、SuMa方案
2.11、SuMa++
3. 视觉SLAM主流方案
3.1、LSD-SLAM 方案
3.2、ORB-SLAM2 方案
3.3、ORB-SLAM3 方案
3.4、DSM 方案：Direct Sparse Mapping
3.5、VINS-Fusion 方案
3.6、ElasticFusion 方案
3.7、InfiniTAM 方案
3.8、BundleFusion 方案
4. 激光SLAM中的挑战和阶段分析
1.非结构化道路的SLAM问题？抑或者激光SLAM的退化特性？
2.地图表达与实际环境的差异？
3.占栅格地图和高精地图有哪些差别？
5. 总结
本文转自 知乎，原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/501102444，如需转载请自行联系原作者