tandem

tum-vision 在 GitHub 开源的算法库，主要语言 C++。 [CoRL 21'] TANDEM: Tracking and Dense Mapping in Real-time using Deep Multi-view Stereo

SDKtum-visiontandem

开发工具档案怎么用、适配哪些机型、哪些环境验证过

tum-vision 在 GitHub 开源的算法库，主要语言 C++。 [CoRL 21'] TANDEM: Tracking and Dense Mapping in Real-time using Deep Multi-view Stereo

算法库c++更新于 2022-12-29

概述

这个开发工具的核心职责、所属技术栈与硬件生态定位。

tandem是慕尼黑工业大学视觉实验室开源的实时视觉 SLAM 算法库，属于学术前沿算法工具，主要开发语言为C++，核心功能集成了多视图深度估计、相机位姿跟踪、稠密场景重建三个模块，为移动机器人环境感知提供了从稀疏特征匹配到稠密点云生成的全链路视觉处理能力，相关成果发表于CoRL 2021顶会。

该算法库适配机器人感知层的三维环境建模需求，主要针对有高实时性稠密建图需求的移动机器人、无人机平台，开发者可通过C++接口将其集成到现有SLAM技术栈中，替换传统稀疏建图模块，或结合运动控制、自主导航模块实现对未知环境的实时稠密语义建模与定位。

工具分类、开发语言、GitHub 社区活跃度与环境要求。

源码克隆、构建方式、已验证系统环境与版本更新记录。

git clone https://github.com/tum-vision/tandem.git
cd tandem
# CMake 构建工程
mkdir -p build && cd build
cmake .. && make -j$(nproc)

版本 / 分支	验证环境	接入说明
main 分支（对应论文 CoRL 2021 发布的正式开源版本）	Ubuntu 20.04 LTS / C++17 / CUDA 11.x / PyTorch 1.9+ / OpenCV 4.2+	需先安装依赖的TorchSparse库，克隆仓库后通过CMake编译，运行入口为tandem_ros或tandem_euroc可执行文件。

支持接入该 SDK、ROS 驱动或仿真资产的机器人本体。

尚未收录适配机型。

同一厂商开源的配套仓库或同技术栈开发工具。

本页事实对应的公开页面，以原文为准。