title: 重现开源SLAM方案的意义在哪，之后还可以做哪些工作？
desc: 最近这几年国外的开源SLAM方案越来越多了，比如ORB-SLAM2，LSD-SLAM，SVO，RGBD-SLAM，OKVIS等。这对SLAM研究者来说是个好消息，因为这样一个完整的实现方案参考意义很大，另外通过重现可以测试这些系统甚至测试自己数据。据我所知，国内很多高校的研究人员都在做这个工作。我也尝试重现过这些开源方案，比如ORB，OKVIS。但是我的问题是，在重现之后，如果说仅仅用已有的开源系统测试自己的数据，这样的工作有意义吗？然而，如果说修改实现方案，这么成熟的方案修改起来似乎也不太可能。所以，<b>到底如何在此基础上作进一步的开发或者改进？<b>另外，对于绝大多数人来说，似乎都不可能写出来规模这么大，框架这么完整的实现方案（对我来说，能读懂都是一个很大的困难），<b>那么应如何利用这些开源方案开展自己的科研工作？<b>可否举一些具体的例子？问题有点多且杂，还请各位大神指点迷津！
topic: 机器人
content: 加速开发，允许更快的完成与其他技术的结合，或者某些方面，如鲁棒性等，的提升。PTAM -->> ORB SLAM 就不说了。1. ethz-aslethzaslmsf ，视觉惯性融合，使用的是EKF松耦合，其中PTAM在其中做了一个黑盒式的视觉定位。2. SLAM，这是一个SLAM与物体检测结合的例子，里边用的SLAM内核是KinectFusion。3. 在LSD SLAM的基础上，针对卷帘快门相机有人做了一些改进，形成了这篇ICRA httpswww.researchgate.netpublication30388
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