SLAM后端建图常用地图分类

1.点云地图（Point Cloud Map）：

利用RGB-D进行稠密建图，最直观、最简单的方法是根据估算的相机位姿，将RGB-D数据转化为点云，然后进行拼接，最后得到一个由离散的点组成的点云地图。

希望估计物体的表面，可是使用三角网格（Mesh）、面片（Surfel）进行建图。

希望知道地图障碍物信息并在地图上导航，可以通过体素（Voxel）建立占据网格地图。

https://pointclouds.org/

2. Occupancy grid map 占用栅格图

最稠密--每隔一个距离就要进行切分，

https://github.com/ANYbotics/grid_map

3.八叉树地图

灵活的、压缩的、能够随时更新的地图形式：八叉树。可以动态建模地图中的障碍物信息，使用概率对数值描述某节点被占据的情况，保证x范围为0-1，八叉树所占空间很小。

https://octomap.github.io/

4.TSDF地图

截断符号距离函数（Truncated Signed Distance Function）TSDF地图，为网格式地图。

https://github.com/personalrobotics/OpenChisel

开源：

• 全局：https://github.com/ethz-asl/voxblox     https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/FIESTA
• 港科大-无人机做局部地图规划：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/Teach-Repeat-Replan

参考：

https://blog.csdn.net/Night___Raid/article/details/110917284