基于ORB_SLAM3算法在无网络、GPS等条件下、实现地下车库实际场景中的车辆定位，并配上手机上的二维地图进行模拟定位;视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV13Z4y1975F#reply95109570400

Calibration Is All You Need 主分支：包含相机,激光,IMU及其联合标定方法； ros分支：包含了相机，激光，IMU标定各种方法，可阅读ros分支的readme.md; camera分支：相机标定工程，包含c++，python两种代码实现，包含棋盘格制作、获取图像、单目标定、双目标定、双目测距简单五部分内容案例；

yolov5_ros项目，master采用yolov5-v6.0版本，ros发布图像数据，yolo订阅后，然后发布box和image; v7-libtorch分支中，采用c++进行推理，并自己构建yolo_msgs；v7_launch版本基于v7-libtorch版本，使用launch读取参数，并启动

获取左右相机的视差图，从而双目立体视觉获取深度图，python版本，相机标定工程；详情请阅读C++与python目录下README.md

激光雷达与相机联合标定代码,本次实验采用的雷达为Velodyne16 ,本标定原理也适合其他激光雷达与相机标定,视频标定效果链接https://www.bilibili.com/video/BV1g24y1W7Td/#reply153517451632