est. 2021 · rev. 2026

Visual-SLAM
Developer Roadmap

카메라 기초부터 월드 모델까지 안내하는 학습 경로 — 11개 레벨, 400개 이상의 학습 노트가 이론, 실제 수식과 결과를 담은 주요 논문, 그리고 실습 코드 예제를 다룹니다.

// 키프레임 01–11

  1. 0116 개 노트

    초급

    수학, 프로그래밍, 카메라/이미지 기초

  2. 0278 개 노트

    SLAM과 친해지기

    기하학, 최적화, SLAM 시스템의 구조

  3. 0340 개 노트

    단안 SLAM

    고전적인 단안 SLAM — 특징점 기반, 직접 방법, 반직접, SfM, 동적 환경

  4. 0423 개 노트

    RGB-D SLAM

    깊이 센서를 활용한 밀도 추적과 볼류메트릭/서펠 융합

  5. 05126 개 노트

    딥러닝 + SLAM

    학습된 프론트엔드, 미분 가능 백엔드, 종단간 시스템, 파운데이션 모델 및 신경망 SLAM, 장면 이해

  6. 0623 개 노트

    VIO / VINS

    카메라와 IMU 융합 — 필터링 vs 최적화

  7. 076 개 노트

    스테레오 SLAM

    스테레오 쌍으로부터 얻는 미터 스케일과 깊이

  8. 0811 개 노트

    협업 SLAM

    멀티로봇 매핑, 로봇 간 루프 클로저, 맵 병합

  9. 0917 개 노트

    LiDAR 및 Visual-LiDAR

    LiDAR 오도메트리와 카메라-LiDAR-IMU의 긴밀한 융합

  10. 1013 개 노트

    이벤트 카메라 SLAM

    HDR과 고속 모션을 위한 비동기 비전

  11. 1117 개 노트

    월드 모델 및 공간 AI

    SLAM 지도에서 학습된 월드 표현으로

  12. +

    학습 자료

    강의, 교재, 서베이, 코드 실습