我最近开始探索视觉识别的世界，对 SLAM 特别感兴趣。我已经在 openslam.org 的笔记本电脑上尝试并测试了不同的 SLAM 实现，我仍然是该领域的新手，并且仍在学习它。我想在安卓设备上实现 SLAM。谁能指出我任何这样的实现。或者你能建议哪种 SLAM 实现在安卓设备上效果最好。我可以使用顶级的安卓设备，例如 Galaxy S6 或 Nexus 5。
在开始研究我的想法之前，我只想知道哪种实现在 android 设备上的效率和准确性方面效果最好。
谢谢
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这些人非常好，源代码在 GPLv3 许可下可用（以用户友好的形式），我的一个朋友能够在 android 上实时运行它（它是为 MAV 开发的，他们说它应该达到 50FPS当前的嵌入式计算机）。
https://github.com/uzh-rpg/rpg_svo
（也请查看主页上的视频）
于 2015-11-25T11:32:36.193 回答
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orbslam 是一个基于稀疏方法的开源 slam 系统。
在电脑上 orbslam 可以达到大约 35 FPS，在智能手机上它不能像在电脑上一样，所以你不能移动手机太快。那是因为 orbslam 的特征提取过程需要很多时间。
svo对于速度来说是一个不错的选择，但是svo只是一个视觉里程计，它没有闭环模块，所以长时间运行时，漂移可能很大。
因此，我推荐 orbslam。
很多人已经将代码迁移到android，可以在github上搜索：https ://github.com/search?q=orb-slam+android&ref=opensearch
于 2017-02-16T19:00:48.597 回答