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SLAM领域著名实验室
1. 苏黎世联邦理工学院
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：http://www.asl.ethz.ch/
2. 明尼苏达大学
的Multiple Autonomous Robotic Systems Laboratory（MARS），其主要研究方向包括：视觉/激光辅助惯性导航系统、手机和可穿戴计算机上的大规模3D定位和映射、多机器人/传感器定位，映射和导航、可重构传感器网络的主动传感、最佳信息选择和融合、移动操作、人机合作等。
网址：http://mars.cs.umn.edu/
3. 慕尼黑工业大学
的The Computer Vision Group，主要研究基于图像的3-D重建，光流估计，机器人视觉，视觉SLAM等。
网址：https://vision.in.tum.de/research
4. 香港科技大学
的Aerial Robotics Group，主要研究基于无人机的视觉惯导紧耦合算法。代表作品：VINS-Mono，一个单目视觉惯导系统的实时SLAM框架，其代码已经开源在
https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono
上。做视觉惯导融合的小伙伴们一定不要错过~
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：http://www.cad.zju.edu.cn/zhongwen.html
6. 武汉大学
的Computer Vision & Remote Sensing Lab，主要方向为计算机视觉，遥感成像。其中的成员博士后吴萌，其主要方向为组合导航、基于SLAM的室内机器人导航系统研发等。附上他的个人主页：
http://cvrs.whu.edu.cn/index.php?m=content&c=index&a=show&catid=17&id=48
网址：http://cvrs.whu.edu.cn
未完待续
SLAM领域的大牛
Andrew Davison。点击打开链接个人主页：http://www.doc.ic.ac.uk/~ajd/index.html. Imperial College London
- 机器人视觉宗师，现任英国帝国理工学院教授，机器视觉组及Dyson机器人实验室主任，英国牛津大学博士，单目摄像头SLAM奠基人（MonoSLAM），近年来在视觉slam领域做了大量研究，著名工作包括MonoSLAM, SLAM++, DTAM等。
代表论文： Real-Time Simultaneous Localisation and Mapping with a Single Camera（ICCV 2013）
下载链接：http://www.doc.ic.ac.uk/~ajd/Publications/davison_iccv2003.pdf
源代码：https://github.com/hanmekim/SceneLib2/tree/upgrade
David Murray . 点击打开链接http://www.robots.ox.ac.uk/~dwm/.Oxford University
- 机器人视觉宗师，现任英国牛津大学教授，Active Vision Laboratory主任,PTAM作者，Philip Torr, Andrew Davison，Ian Reid的Phd导师。
代表性论文： Parallel Tracking and Mapping for Small AR Workspaces
下载链接：http://www.robots.ox.ac.uk/~dwm/Publications/klein_murray_ismar2007/klein_murray_ismar2007.pdf
源代码：http://www.robots.ox.ac.uk/~gk/PTAM/
lan Reid. 点击打开链接https://cs.adelaide.edu.au/~ianr/ .University of Adelaide
机器人视觉著名科学家，现任澳大利亚阿德莱德大学教授，英国牛津大学博士，西澳大利亚大学学士。MonoSLAM第二作者。
Hugh Durrant-Whyte.点击打开链接 https://sydney.edu.au/engineering/people/hugh.durrantwhyte.php. University of Sydney
- SLAM领域宗师，SLAM理论奠基人之一，现任澳大利亚悉尼大学教授，2010-2014年任澳大利亚国家信息技术中心（NICTA）总裁，1995-2010年任澳大利亚领域机器人研究中心（ACFR）总监，1986-1995年任英国牛津大学教授。
Wolfram Burgard. 点击打开链接http://www2.informatik.uni-freiburg.de/~burgard/. University of Freiburg
- SLAM领域著名科学家，现任德国弗莱堡大学教授，智能系统实验室主任。德国波恩大学博士，多特蒙德大学学士，硕士。经典教材《Probabilistic Robotics》作者之一，g2o工具箱作者之一。
Sebastian Thrun 点击打开链接http://robots.stanford.edu/ Stanford University
- SLAM领域著名科学家，现任美国斯坦福大学教授，人工智能实验室实验室主任。德国波恩大学博士，硕士，希尔德斯海姆大学（University of Hildesheim）学士。Udacity创始人，Google X实验室创始人，Google自动驾驶团队创始人。经典教材《Probabilistic Robotics》作者之一。
Frank Dellaert 点击打开链接https://www.cc.gatech.edu/~dellaert/FrankDellaert/Frank_Dellaert/Frank_Dellaert.html. Georgia Institute of Technology
- SLAM领域著名科学家，现任美国乔治亚理工学院教授，Borg实验室主任。美国卡内基梅隆大学博士，凯斯西储大学硕士，比利时荷语天主教鲁汶大学硕士，学士。GTSAM工具箱作者之一，百度前自动驾驶负责人倪凯的博士生导师。
Dieter Fox 点击打开链接https://homes.cs.washington.edu/~fox/ University of Washington
- SLAM领域著名科学家，现任美国华盛顿大学教授，机器人状态估计实验室主任，英特尔普适计算研究中心主任研究员。德国波恩大学博士。经典教材《Probabilistic Robotics》作者之一。
Vijay Kumar点击打开链接 https://www.kumarrobotics.org/.University of Pennsylvania
- 无人机领域宗师，现任美国宾夕法尼亚大学教授，Vijay Kumar实验室主任。美国俄亥俄州立大学博士，印度理工学院（坎普尔）学士。Shen Shaojie博士生导师。Google Scholar论文引用数：23441(截止2016年4月28日).
Pieter Abbeel 点击打开链接https://people.eecs.berkeley.edu/~pabbeel/University of California,Berkeley
- 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）著名科学家，现任美国加州大学伯克利分校副教授，Gradescope联合创始人。美国斯坦福大学博士，比利时荷语天主教鲁汶大学硕士，学士。在机器人深度强化学习领域成果颇丰。
Shen Shaojie(沈劭劼) 点击打开链接http://www.ece.ust.hk/ece.php/profile/facultydetail/eeshaojie. HongKong University of Science and Technology
- 无人机领域著名科学家，现任香港科技大学助理教授。美国宾夕法尼亚大学博士，硕士，香港科技大学学士。在无人机SLAM，IMU定位等方面功底深厚。
David Scaramuzza 点击打开链接http://rpg.ifi.uzh.ch/people_scaramuzza.html.University of Zurich
- 机器人视觉领域著名科学家，现任瑞士苏黎世大学教授，机器人感知组主任。瑞士苏黎世联邦理工学院博士，意大利佩鲁贾大学硕士，学士。SVO作者之一。在无人机，机器人视觉等方面实力强劲。
Daniel Cremers点击打开链接 https://vision.in.tum.de/research/vslam/lsdslam .Technische Universitat Munchen
- 机器人视觉领域著名科学家，现任德国慕尼黑工业大学教授，计算机视觉组主任。德国曼海姆大学博士，海德堡大学硕士，学士。LSD-SLAM作者之一，深耕直接法（directed-method）图像配准多年。在无人机，机器人视觉等方面实力强劲。
Jose Maria Martinez Montiel .点击打开链接http://webdiis.unizar.es/~josemari/ University of Zaragoza
- 机器人视觉领域著名科学家，现任西班牙萨拉戈萨大学教授。西班牙萨拉戈萨大学博士，硕士，学士。曾在英国帝国理工学院，Andrew Davison研究组访问多年。ORB-SLAM作者之一，在视觉SLAM领域发表多篇优秀论文。
Luc Van Gool. 点击打开链接http://www.vision.ee.ethz.ch/~vangool/ ETH Zurich & University of Leuven
- 计算机视觉领域宗师，现任比利时荷语天主教鲁汶大学教授，瑞士苏黎世联邦理工学院教授，计算机视觉实验室主任。SURF图像特征算子作者之一。马尔奖获得者（计算机视觉最高奖项）。
Andrew Zisserman.点击打开链接http://www.robots.ox.ac.uk/~az/ Oxford University
- 计算机视觉领域宗师，现任英国牛津大学教授，视觉测量组主任。计算机视觉圣经《多视图几何学》（Multiview Visual Geometry）作者，深度学习经典网络VGG作者之一。三次马尔奖获得者（计算机视觉最高奖项）
Philip Torr点击打开链接 http://www.robots.ox.ac.uk/~phst/ Oxford University
- 计算机视觉领域著名科学家，现任英国牛津大学教授，Torr视觉组主任。英国牛津大学博士。马尔奖获得者（计算机视觉最高奖项）
David Lowe.点击打开链接 http://www.cs.ubc.ca/~lowe/home.html. University of British Columbia
- 计算机视觉领域宗师，谷歌机器智能研究组高级研究员，曾任加拿大英属哥伦比亚大学教授。SIFT图像特征算子作者。
Jakob Engel 个人主页：https://jakobengel.github.io/#Home
慕尼黑工业大学博士，现任西雅图Oculus Research的研究负责人。年轻有为，是LSD-SLAM和DSO-SLAM的作者，也从事视觉惯导里程计的研究。
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）
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
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：http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.402.5544&rep=rep1&type=pdf
源代码：https://github.com/tum-vision/dvo_slam
Felix Endres
个人主页：http://www2.informatik.uni-freiburg.de/~endres/
Albert-Ludwigs-Universität Freiburg的自主智能系统小组的博士生，RGBD-SLAM_V2的作者。主要研究方向为3D感知，主要运用RGB-D SLAM方法。
代表论文：3D Mapping with an RGB-D Camera（IEEE Transactions on Robotics, 2014）
下载链接：http://www2.informatik.uni-freiburg.de/~endres/files/publications/endres13tro.pdf