我想使用已经实现的SLAM 算法来映射我的大学校园。
我在 OpenSLAM.org 上找到了一些算法和一些其他独立的算法，例如LSD-SLAM和Hector SLAM，它们显示了一些承诺，但它们有局限性，例如它们使用 LIDAR，或者不扩展到大型数据集等。
SLAM 多年来一直是一个活跃的话题，一些团体还绘制了整个城镇的地图。有人能指出我这么有效的算法吗？
我的要求是：
- 它必须使用 RGB 相机/相机。
- 最好制作（有点）密集的区域地图。
- 它应该能够映射大区域（我见过一些只能映射到桌子或房间的算法，但是如果相机运动中出现抖动（在 LSD SLAM 中观察到）或拍摄很少的地标，它们通常会丢失轨道仅用于学习目的）。
- 最好是 ROS 实现。