# 专有示例

社区用户可以运行所有开箱即用的专有示例。只有经过验证和获得许可的用户才能编译这些示例。

- [Follow-me](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70017-265Y/topic/follow-me_5_3_1.html)
Follow-me 示例使轮式机器人能够跟随行走的人。该用例使用 RealSense 立体相机捕捉 GB-D 图像，进行人类检测建模，并生成 ROS 主题消息以控制机器人。
- [Voxel-map](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70017-265Y/topic/voxel-map_5_3_2.html)
Voxel-map 示例用于在运行 VSLAM 时使用深度信息和里程计 (odom) 信息生成 2D 导航地图。
- [Mono-VSLAM](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70017-265Y/topic/mono-vslam_5_3_3.html)
mono-vslam 示例可在机器人移动时实现机器人定位。它可以使用单目摄像头、IMU 和轮式里程计作为输入，连续生成里程计数据。里程计数据来自您的机器人。
- [Depth-VSLAM](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70017-265Y/topic/depth-vslam_5_3_4.html)
vSLAM 可以基于单目摄像头或深度摄像头。depth-vslam 示例可以使用图像序列、IMU 序列和轮式里程计序列作为输入，连续生成里程计数据。里程计数据来自您的机器人。
- [Auto-explore](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70017-265Y/topic/auto-explore_5_3_5.html)
Auto-explore 示例使轮式机器人能够自动编译 2D 地图。
- [视觉惯性里程计 (VIO)](https://docs.qualcomm.com/doc/80-70017-265Y/topic/vio_5_3_6.html)
VIO 示例是一种使用扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 融合摄像头和 IMU 数据的 SLAM 算法。通过融合摄像头、加速度计和陀螺仪来跟踪 6DOF 姿态，并持续估算重力方向和姿态。

Last Published: Jan 24, 2025

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Follow-me](https://docs.qualcomm.com/bundle/publicresource/80-70017-265Y/topics/follow-me_5_3_1.md)