より簡単な実装から始めたり、見つけたりする方法は？
スラムの実装を開始するためのいくつかのリソースを次に示します。

* Sevdalis and Arcasによる「確率論的ロボティクス」という本は、スラムを詳細にカバーする包括的なリソースです。ロボットのローカリゼーションとマッピングのための理論的なフレームワーク、および実装のための実用的なアルゴリズムを提供します。
* Slam Toolboxは、Slamアルゴリズム用のソフトウェアを提供するPythonパッケージです。これには、Monocularおよびステレオカメラ、Lidarセンサーなどのアルゴリズムが含まれます。スラムを始めるのに役立つ例とドキュメントが含まれています。
* Orb-Slam2ライブラリは、人気のあるオープンソーススラムライブラリで、単眼とステレオの両方のカメラスラムの実装を提供します。スラムを始めるのに役立つチュートリアルと例が含まれています。

全体として、SLAMは、ロボット工学、センサー融合、およびコンピュータービジョンの背景を必要とする複雑なトピックです。スラムの実装に飛び込む前に、これらの領域を確実に理解することをお勧めします。