本研究通过使用具有黑白方格图案的方形人工地标的视觉 SLAM，对三种移动机器人定位模式进行了比较研究：SLAM、带先验地图的 SLAM 和带先验地图的定位。通过使用手持相机拍摄的室内图像序列来评估它们的性能，并通过扰乱先验地图的质量来研究每种模式对扰乱的容忍程度。硬件实验表明这三种模式在轨迹误差方面表现一致，其中定位模式的运行时间最短。然而，在地图扰动下，带先验地图的 SLAM 保持了性能，而定位模式在两个方面都有所降低。

Sep, 2023

本文介绍了一种基于双积分旋转加速度的概率方法，能够通过解决推断问题，结合零速度更新、气压高度校正和伪更新约束瞬时速度等三种数据，以轻量级的方式实时跟踪智能手机的位置、速度和姿态，以构建完整的惯性导航系统。此方法证明可以通过现有的 iPad、iPhone 等智能设备实现。

Mar, 2017

本文介绍了一种新的紧密耦合的视觉惯性同时定位和建图系统，采用惯性测量单元进行初始测量，实现了零漂移定位，带有地图重用功能，并应用于单目相机的最一般问题。在微型飞行器公共数据集的 11 个序列中测试了该系统，证明了其比目前最先进的视觉惯性测量方法更为准确。

Oct, 2016

在工厂大厅这样的复杂环境中，利用四个立体摄像头和一个三维激光扫描仪，应用最先进的激光雷达和视觉 SLAM 方法，进行数据收集、轨迹估计和密集地图生成，并生成精确的深度图用于自动建筑和现场监测。

Apr, 2024

本文提出了一种利用 RBPF 粒子滤波算法和 IMU 惯性测量单元跟踪行人运动的同时定位和建图方法，使用了一些地图来纠正行人的位置信息和方向估计值，实验证明其在室内环境中定位和跟踪行人的有效性。

Mar, 2022

本文提出了基于关键帧的视觉惯性同步定位与地图构建（SLAM）方法，通过在线环路闭合和非线性优化方法，使得我们的系统在单目和立体相机上具有实时、准确和鲁棒的位姿估计能力，支持先前建立地图的重定位和持续的 SLAM 操作，并在室内和户外公开数据集上展示了我们方法高精度、高效的性能。

Feb, 2017

本文提出了一种单目视觉惯性 SLAM 系统，可以通过重新定位相机和获取先前构建的地图中的绝对姿态来校正漂移，并进行全局一致性的 4 自由度姿态图优化，进而实现地图合并。

Mar, 2018

本论文提出了一种基于数据驱动的二阶段流程，首先估计设备的朝向，然后估计设备的位置。该流程使用普通智能手机，并依赖于循环神经网络和扩展卡尔曼滤波器来获得朝向实现定位。研究表明，我们提出的方法在定位和朝向误差方面优于现有方法。

Feb, 2021

本文提出一种基于图像的定位方法，针对图像检索领域的发展，将大量的参考图像整理为一种可以满足导航系统要求的地标集合，并通过网络流问题的框架为紧凑的地图表示和准确的自我定位提供了可行方案。

Dec, 2018

本研究提出使用手机的 GPS、罗盘和重力传感器等附加传感器来解决室外场景下相机定位的挑战性问题，通过开发出直接的二维 - 三维匹配网络和采集公开数据集等手段，证明了该方法的有效性。

Apr, 2023