Overview

🧭 Classical Visual SLAM — Region Landing (经典视觉 SLAM 导读)

Status: v1 —— 新区，立场鲜明的草稿。UNVERIFIED 数字已 inline 标注。 Depth tier: 📖 foundations 基线（1× 深度；不是维护者锚点 —— 锚点已在 aerial VIO） TL;DR: 这一区汇集跨 embodiment 的经典视觉 SLAM 范本 —— ORB-SLAM3（feature-based）、DSO / LSD-SLAM（direct）、以及让它们诚实运行的工具链（Kalibr / maplab / ROS）。它是 foundations 栈里 feed-forward 3D 的对偶面：VGGT 类模型是这个领域正在成为的样子，ORB-SLAM3 是 2026 年它实际跑在上面的样子。

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为什么这一区独立存在 (Why this region exists)

foundations/ 一直缺一块：feed-forward 3D（VGGT 系）的对偶面 —— 跨 embodiment 通用、被工业界反复 fork 的经典视觉 SLAM 框架。

之前的分工是：

• foundations/feed-forward-3d/ —— VGGT / DUSt3R 这类前向 3D foundation 模型（2024+）
• embodiments/aerial/vio/ —— VINS / OpenVINS / DROID 这类aerial real-time VIO（rate × latency × IMU 严苛）
• crossing/slam-vio-migration/ —— 跨 embodiment 对比

但有一整批论文坐落在中间：ORB-SLAM (1/2/3) 是 manipulation / ground / AR / 室内 robotics 的事实默认；DSO / LSD-SLAM 是直接法的里程碑；Kalibr / maplab 是不论你跑哪个 stack 都得用的工具链。这些既不”feed-forward”也不”aerial-only”，应该住在 foundations 里，作为跨 embodiment 共享的经典基线。

简言之 —— 你跑 VGGT 之前得先理解 ORB-SLAM3 为什么 5 年没被取代，否则讨论 “范式转移” 都没有 baseline。

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推荐入口 (Recommended entries)

File	一句话
orb_slam3_dissection.md ★	Campos et al. T-RO 2021 —— 三线程 + Atlas multi-map，Why ORB-features still ship in 2026
direct_methods_dso_lsd.md	Engel 2014 / 2017 —— pixel intensity 直接法 vs feature matching 的根本分歧，何时赢何时输
slam_toolchain_ecosystem.md	Kalibr / maplab / ROS2 —— 没人写论文但每个 deployment 都得用的工具链账本
pnp_dlt_primer.md ★ NEW	PnP DLT 推导 + RANSAC failure 分析 —— SLAM/VIO 腰部问题完整 primer（取材 HKUST ELEC5660 L6 + Project 2, BSD 3-Clause）
dso_dissection.md	Engel/Koltun/Cremers TPAMI 2018 —— Direct Sparse Odometry：光度 BA 直接法顶点，无闭环
svo_dissection.md	Forster/Scaramuzza —— Semi-Direct VO（SVO-Pro 加 iSAM2 闭环），UZH RPG 谱系
github_failure_atlas.md	经典 SLAM GitHub 失败模式图谱：5 repo open issues 账本（ecosystem 文档，不走 14 项门槛）
crossing/.../orb_slam3_vs_vins_fusion_code_comparison.md ★ NEW	代碼層對比：ORB-SLAM3 (map-centric library) vs VINS-Fusion (estimator-centric ROS stack) — 改前端/加 factor/multi-session 落點全表（在 crossing/ zone）

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角色定位 (Pick by role)

角色	起点
🤖 Manipulation / 室内 robotics 工程师	→ ORB-SLAM3 dissection（你 90% 的项目从这开始 fork）
🎓 SLAM 研究者 / 想理解直接法 vs 特征法	→ Direct methods (DSO / LSD)
🛠️ Robotics PoC 部署 / 标定工程师	→ Toolchain ecosystem（Kalibr / maplab / ROS2 实战）
🛰️ 跨 embodiment 系统架构师	→ 先回 crossing/slam-vio-migration/vggt_vs_drone_vio.md，再来这里看经典基线

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与相邻区的边界 (Boundary)

这一区 不重写 已经在别处的内容：

主题	住在哪	不要在这一区写
VINS-Fusion / OpenVINS / DROID-SLAM	embodiments/aerial/vio/	aerial 严格 200 Hz / sub-10 ms latency 的实战拆解
VGGT / DUSt3R / MASt3R / π³	foundations/feed-forward-3d/	feed-forward N-view 推理范式
”VGGT 能否取代 VIO” 跨 embodiment 比较	crossing/slam-vio-migration/vggt_vs_drone_vio.md	rate × latency × metric 的跨 embodiment 矩阵
GS-SLAM (3DGS-based SLAM backend)	foundations/3dgs-family/gs_slam_dissection.md	radiance field 后端
IMU 噪声物理 / rolling shutter	foundations/sensor-physics/	传感器底层信号
时间同步 / 多机标定部署	deployment/	工程实战

这一区只管：纯视觉关键帧 SLAM（ORB 系）+ 直接法（DSO / LSD）+ 跨 embodiment 通用工具链（Kalibr / maplab / ROS）。换句话说：Pre-foundation-model 时代的视觉 SLAM 共享底层。

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Cross-references

• foundations/feed-forward-3d/vggt_cvpr2025_dissection.md —— 这一区的”未来对偶面”
• embodiments/aerial/vio/README.md —— aerial 严苛实时实战
• crossing/slam-vio-migration/vggt_vs_drone_vio.md —— 跨 embodiment 跨范式旗舰
• foundations/sensor-physics/ —— IMU / camera 信号源头

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