SimoneRGBD SLAM属于视觉SLAM中的一种，使用的RGBD传感器包括zed（双目立体，适用于室外）、Kinect（结构光，仅限室内）、Kinect v2（TOF，主要用于室内）等。
功能包
现在有比较多的现成的功能包可以进行学习和二次开发：
gmapping：
实时构建室内地图，在构建小场景地图所需的计算量较小且精度较高。相比Hector SLAM对激光雷达频率要求低、鲁棒性高（Hector 在机器人快速转向时很容易发生错误匹配，建出的地图发生错位，原渣坦因主要是优化算法容易陷入局部最小值）。
而相比Cartographer在构建小场景地图时，Gmapping不需要太多的粒子并且没有回环检测因此计算量小于Cartographer而精度并没有差太多。但是，不适合构建大场景地图，并且没有回环检测，因此在回环闭合时可能会造成地图错位，虽然增加粒子数目可以使地图闭合但是以增加计算量和内存为代价，不能像Cartographer那样构建大的地图。
hector_slam：
设计初衷Hector主要用于救灾等地面不平坦的情况，因此无法使用里程计，特点是用IMU解决了激光的运动畸变问题。虽然系统不提供明确的循环卜乱关闭能力，但对于许多真实世界场景来说它足够准确。
cartographer：
累计误差较前两种算法低，能天然的输出协方差矩阵，后端优化的如弊桐输入项。成本较低的雷达也能跑出不错的效果。是Google开源的一个ROS系统支持的2D和3D SLAM（simultaneous localization and mapping）库。
