提出了一个包含50个具有独特多样性的现实中场景的数据集，用于评估单目视觉里程计和SLAM方法的跟踪精度，并在此基础上提出了一个相机光度校准的简单方法以及一种非参数化暗角校准方法，该研究详细评估了两种现有方法（ORB-SLAM和DSO）在该数据集上的效果。

Jul, 2016

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

ORB-SLAM2是一个用于单目、双目以及RGB-D相机的完整的SLAM系统，包括地图重用、回环闭合和重定位能力，利用纯视觉观测、双目视觉观测和RGB-D相机，在各种环境下都能实时工作。其基于捆绑调整的后端可以在实现度规尺度精确的同时实现高精度的轨迹估计。通过在29个流行的公共数据集上的评估，证明ORB-SLAM2的精度达到了最新的最佳结果，因此我们将其开源以便于SLAM社区以及其他领域的研究人员使用。

Oct, 2016

本论文介绍了一种新型的实时单目平面SLAM算法，通过场景理解改善了状态估计和密集地图，特别是在低纹理环境下。该算法在公用的TUM数据集上表现出比现有的SLAM算法更优秀的性能。

Mar, 2017

本文介绍了PL-SLAM方法，它使用点和线段相结合的方式来实现在低纹理环境下的SLAM，同时也介绍了一种新的基于词袋的回环闭合算法，使得得到的地图更为丰富，使用KITTI和EuRoC数据集进行测试，结果表明其在大部分实验中均具有比ORB-SLAM更为稳健的性能，且可以实时运行。

May, 2017

该论文提出了一种结合全局SfM方法的新型单目SLAM方法，使用新颖的秩1矩阵分解技术解决了视觉里程计问题，并采用多阶段线性公式和L1优化进行姿势图优化，生成了更为稳健的重建结果，比最新的SLAM系统快4倍，并在Vicon运动捕捉房间记录的新数据集上与之前的系统和已有基准数据集进行了比较。

Aug, 2017

本文提出一种使用高级物体和平面地标的单目同时定位与地图构建算法，该算法比基于特征点的SLAM建立的地图更加密集、更紧凑且更具语义意义。实验显示，我们的算法能够提高相机的定位精度，特别是在没有闭环的情况下，并且在许多结构化环境中稳健地生成密集地图。

Sep, 2018

本文提出了Edge SLAM算法解决了feature-based SLAM在低纹理环境下不可靠的问题，通过边缘点追踪和三视图几何关系进行点对应匹配，采用新颖的本地优化技术估计新相机从而实现了同时对纹理和低纹理环境下可靠的视觉SLAM。

Jan, 2019

通过考虑特征的2D和3D坐标的不确定性，提出了一种基于EPnP和DLS的PnP(L)求解器，将其应用于机器人和AR / VR系统中的相机定位，实验表明该方法在准确度方面优于现有算法，并使位姿估计出现提高。

Jul, 2021

我们提出了一种新的方法来解决在混合单目SLAM中需要维护不同的本地和全局地图表示的问题，通过使用描述符共享来生成单个反深度场景表示，消除了分离且冗余的地图维护过程，并在本地中使用、全局查询以执行闭环，之间的多地图不漂移，且计算成本和内存占用仅为其他单目SLAM系统的一小部分。

Jun, 2023