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对于小白来说，初入一个领域时最应该了解的当然是这个领域的研究现状啦。只有知道这个领域大家现在正在干什么，才能知道自己应该做什么。关注领域内的大牛以及领域内比较著名的实验室，紧跟大牛的脚步，才能走在科研的最前沿。今天CV_life君就帮各位整理了一些现阶段国内外SLAM的著名实验室，大牛以及研究成果，还会附带大牛们的代表性论文，开源代码，以及常用的数据集网址，小白们如果喜欢的话记得分享给朋友哦~

话不多说，上干货！

SLAM领域的大牛

1. Andrew Davison 个人主页：

代表论文：

代表性论文：

代表论文：

Large-Scale Direct Monocular SLAM（IROS 2015）

Direct Sparse Odometry （2017）

下载链接：

https://jakobengel.github.io/pdf/engel14eccv.pdf（LSD-SLAM）

https://jakobengel.github.io/pdf/DSO.pdf（DSO-SLAM）

源代码：https://github.com/tum-vision/lsd_slam（LSD-SLAM）

​ https://github.com/JakobEngel/dso（DSO-SLAM）

4. RaúlMurArtal 个人主页：http://webdiis.unizar.es/~raulmur/

西班牙人，现任Facebook Reality Labs的研究科学家，大名鼎鼎的ORB-SLAM的作者。

代表论文：ORB-SLAM: A Versatile and Accurate Monocular SLAM System（2015）

下载链接：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7219438

源代码：https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2

5. Christian Kerl 个人主页：https://vision.in.tum.de/members/kerl

慕尼黑技术大学博士生，DVO的作者，主要研究方向为：使用安装在四旋翼或手持设备上的RGB-D摄像机进行视觉SLAM和3D重建。

代表论文：Dense Visual SLAM for RGB-D Cameras（IROS 2013）

下载链接：

代表论文：3D Mapping with an RGB-D Camera（IEEE Transactions on Robotics, 2014）

下载链接：gtsam: Frank Dellaert's graph-based smoothing and mapping library

SLAM领域著名实验室

好啦~介绍完几个比较经典的算法以及他们的作者，小编还要给大家推荐几个SLAM的主要研究实验室：

1. 苏黎世联邦理工学院的Autonomous System Lab，该实验室主要方向是创建机器人和智能系统，使其能在复杂环境下自主运行。他们还在tango项目上与谷歌合作，负责视觉惯导的里程计，基于视觉的定位和深度重建算法。

网址：

网址：

网址：

网址：http://uav.ust.hk/

5. 浙江大学的CAD&CG国家重点实验室。该实验室在SLAM、AR、三维重建等领域有较大的贡献。其中章国峰教授课题组主攻方向就是视觉SLAM以及三维重构。下面送上章国峰教授的个人主页http://www.cad.zju.edu.cn/home/gfzhang/，大家可以在这里找到章国峰教授的研究成果。

网址：

网址：http://cvrs.whu.edu.cn

这几个实验室发表了很多SLAM领域的优秀论文，如果小伙伴们对他们的某一个方向感兴趣的话，直接戳进他们的官网，了解他们的项目，阅读他们的论文，我相信你会发现一个精彩的SLAM世界。

SLAM常用数据集

要做好slam，优秀的数据集自然不可或缺的，接下来小编还要为大家介绍几个slam方面常用的数据集：

1． KITTI 装备4个相机、高精度GPS/IMU和激光雷达，在城市道路采集的数据。

网址：