# gradslam

> 权威词条地址：https://robotics.hellobike.com/sdks/gradslam-gradslam
> 所属分类：sdks | 最近核验日期：2023-09-02 | 技术层级：L3, L4

## 核心摘要

gradslam 在 GitHub 开源的算法库，主要语言 Python。 gradslam is an open source differentiable dense SLAM library for PyTorch

## 结构化工程参数

| 参数项 | 数值 / 配置 |
| :--- | :--- |
| `layers` | ["L3", "L4"] |
| `links` | [{"title": "GitHub", "url": "https://github.com/gradslam/gradslam"}] |
| `updated` | 2023-09-02 |
| `repo` | https://github.com/gradslam/gradslam |
| `language` | ["python"] |
| `pinned_versions` | [{"version_or_sha": "main / 最新稳定分支，适配PyTorch 2.x系列版本", "tested_env": "Ubuntu 22.04 LTS / Python 3.8~3.11 / CUDA 11.7~12.x / PyTorch 2.0+", "notes": "可通过pip install gradslam直接安装，核心入口为gradslam.SLAM类，支持RGBD序列输入完成可微分建图与位姿优化。"}] |
| `incompatible_envs` | ["不支持Python 3.12及以上版本，部分依赖库暂未完成适配", "Windows原生环境未做兼容验证，建议使用WSL2运行"] |
| `repo_stats` | {"stars": 1427, "forks": 167, "as_of": "2026-10-13"} |
| `tool_type` | library |
| `overview_sources` | ["https://github.com/gradslam/gradslam"] |

## 技术详解与生态说明

gradslam是基于PyTorch生态的开源可微分稠密SLAM算法库，核心开发语言为Python，定位为面向机器人感知与深度学习交叉领域的通用算法工具，核心功能模块包含可微分的前端视觉里程计、后端位姿优化、稠密点云/TSDF地图重建全链路组件，支持梯度在SLAM全流程回传。

该库适配L3-L4层级的机器人感知技术栈，覆盖SLAM导航、VLA感知输入预处理、机器人环境建图等场景，开发者可直接通过PyTorch生态的pip安装集成，可与深度学习模型联合训练，也可作为独立SLAM模块嵌入机器人感知链路调用。

## 原始核验来源 (Sources)

- [GitHub gradslam/gradslam](https://github.com/gradslam/gradslam)