基于实时相机/图像的大规模Slam算法

Question

我想使用已经实施的 SLAM算法来映射我的大学校园。

我找到了一些算法on OpenSLAM.org和其他一些独立的算法，例如LSD-SLAM和Hector SLAM，它们显示了一些承诺，但是它们有限制，例如它们使用激光雷达，或者没有扩展到大型数据集等。

SLAM多年来一直是一个活跃的话题，一些团体也绘制了整个城镇。有人能指出我这样有效的算法吗？

我的要求是：

1. 必须使用RGB相机/相机。
2. 优选地产生（稍微）密集的区域图。
3. 它应该能够映射大面积（我已经看到一些只能映射到桌面或房间的算法，但是如果在相机运动中有混蛋（在LSD SLAM中观察）它们通常会失去轨迹或者非常一些仅用于研究目的的地标。）
4. 优选地，ROS实现。