摘要鲁棒且精确的视觉惯性估计是当今机器人领域的重要挑战。能够用先验地图(priormap)进行定位(localize)并获得准确且无漂移的姿态估计，可以推动该系统的适应性。然而，目前大多数可用的解决方案都集中在单次使用，缺乏定位能力或端到端流水线。我们相信，只有一个完整的系统，结合最先进的算法、可扩展的多次建图工具以及灵活的用户界面，才能成为一个有效的研究平台。因此，我们提出了maplab，一个开放的，面向研究的(research-oriented)视觉-惯性建图框架，用于处理和操作多次建图，用C++编写。一方面，maplab可以被视为一个现成的(ready-to-use)视觉惯性建图和定位系
