Kenny Wang's repositories
efficient_online_segmentation
Efficient Online Segmentation of Ground&Wall Points for Multi-line Spinning LiDARs. //在线分割激光点云中的地面点和墙面点。
VINS-Fusion-Understood
完全可理解的VINS-Fusion：1.代码风格重构、2.全量靠谱注释、3.代码即文档、4.忠实于原代码；5.ROS解耦、6.状态量可视化、7.日志系统。
ikd-Tree-detailed
「香港大学 MaRS 实验室」开源 ikd-Tree 算法中文注释版；新增了header-only分支，便于直接嵌入工程。
ground_aware_cartographer
添加了地面约束的3D版本Cartographer，更多改进详见readme。
Elegant_FAST_LIO
优雅的 Fast-LIO2：基于官方版完全重构，代码风格重写，合理的模块划分，清晰的代码架构，ROS层与算法层解耦，Easy-To-Learn，Easy-To-Use。
lidar_IMU_calib-modified
「浙江大学开源LiDAR-IMU标定算法」详细中文注释版。
indt_localization
基于增量式NDT算法（iNDT）的开源激光定位框架：结合瓦片点云地图，实现高效的地图加载&卸载。
SLAM_In_Dynamic_Environments_Survey
A thorough survey of SLAM in dynamic environments: covering topics of front-end odometry / loop-clousre / mapping, single-session / long-term, visual / lidar, classic architechture / 3D Gaussian Slpatting, based on a solid foundation of more than 300 papers over last 40 years.
Infinity-SLAM
无限拓展的个人SLAM框架，目前已集成XXX；开箱即用，欢迎clone和测试；持续迭代中 ....
D-Map
D-Map provides an efficient occupancy mapping approach for high-resolution LiDAR sensors.
faster-lio
Faster-LIO: Lightweight Tightly Coupled Lidar-inertial Odometry using Parallel Sparse Incremental Voxels
LIO-SAM-Mapper
LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping
project_linker_and_loader
《程序员的自我修养|链接、装载与库》实验代码和笔记