分稀疏重建和稠密重建兩類：
稀疏重建：
使用RGB相機(jī)
SLAM
Orb-slam,Orb-slam2,orb-slam3：
工程地址在：
http://webdiis.unizar.es/~raulmur/orbslam/
DSO（Direct Sparse Odometry）
因?yàn)閟lam的學(xué)習(xí)資料最多，所以建議先學(xué)習(xí)slam，然后再學(xué)習(xí)Direct Sparse
關(guān)于DSO的解讀在
https://zhuanlan.zhihu.com/p/29177540
工程地址在：
https://github.com/JakobEngel/dso
vins-fusion
VINS-Fusion是基于優(yōu)化的多傳感器狀態(tài)估計(jì)器，可為自主應(yīng)用（無人機(jī)，汽車和AR/VR）實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的自定位。
VINS-Fusion是VINS-Mono的擴(kuò)展，它支持多種視覺慣性傳感器類型（單攝像機(jī)+IMU，立體攝像機(jī)+IMU，甚至純雙目攝像機(jī)）。
VINS: Visual-Inertial navigation Systems
它有幾個(gè)版本：
https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono，或者h(yuǎn)ttps://gitee.com/anjiang2020_admin/VINS-Mono
https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion
https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mobile
https://github.com/ManiiXu/VINS-Fusion-RGBD
https://github.com/pjrambo/VINS-Fusion-gpu
稠密重建：
使用RGBD相機(jī)
Elastic fusion,
工程鏈接：
https://www.worldlink.com.cn/zh_tw/osdir/elasticfusion.html
gitee鏈接：
https://gitee.com/anjiang2020_admin/ElasticFusion
解讀：
https://www.jianshu.com/p/c3613bc73dcc
InfiniTam
論文地址：
http://export.arxiv.org/abs/1708.00783,http://export.arxiv.org/pdf/1708.00783
工程地址：
https://gitee.com/anjiang2020_admin/InfiniTAM
