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標題: 新手入門SLAM必備資料 [打印本頁]

作者: 機器人領域    時間: 2018-12-26 11:44
標題: 新手入門SLAM必備資料
      搜集了各大網絡,請教了SLAM大神,終于把SLAM的入門資料搜集全了!在分享資料前,我們先來看看,SLAM技術入門前需要具備哪些知識?首先學習SLAM需要會C和C++,網上很多代碼還用了11標準的C++。第二要學會用Linux。第三要會cmake,vim/emacs及一些編程工具。第四要會用openCV, PCL, Eigen等第三方庫。只有學會了這些東西,才能真正上手編一個SLAM系統。如果要跑實際機器人,還要會ROS。下面將為大家推薦SLAM入門的學習書籍、SLAM公開課、SLAM學習網站、SLAM開源代碼等資料大全。
      SLAM學習書籍:
      1.必讀經典
      Thrun S, Burgard W, Fox D. 《Probabilistic robotics》[M]. Cambridge, USA: MIT Press, 2005
      《Principles of Robot Motion Theory,Algorithms and Implementation》
      2.有很多期,跟著會議一起出的文集
      《Robotics: Science and Systems》. Cambridge, USA: MIT Press
      會議進展網站http://www.roboticsproceedings.org/
      3.入門書籍,簡單實現及代碼
      《SLAM for Dummies》
      4.SLAM入門教材吐血推薦,對深入理解SLAM實質非常有幫助
      《STATE ESTIMATION FOR ROBOTICS》
      5.作者Joan Sola關于Graph-SLAM的教程,包含位姿變換、傳感器模型、圖優化以及SLAM中的稀疏性求解
      《Course on SLAM》
      6.加州伯克利的一本2D LIDAR SLAM小書
      《Loop Closure Transformation Estimation and Verification Using 2D LiDAR Scanners》

      SLAM公開課:
      1.內含大量SLAM公開課相關資料(PPT、音視頻文件)
      http://ais.informatik.uni-freiburg.de/teaching/ws15/mapping/
      2.YouTube的Cyrill Stachniss主頁(課堂講授SLAM的視頻集)
      https://www.youtube.com/channel/UCi1TC2fLRvgBQNe-T4dp8Eg
      3.內含Andrew Davison的SLAM公開課資料
      http://www.doc.ic.ac.uk/~ajd/Robotics/index.html

      == 國外機器人/移動機器人相關視頻==
      Autonome Intelligente Systeme
      CS 287: Advanced Robotics, Fall 2012 University of California at BerkeleyDept of Electrical Engineering & Computer Sciences
      Introduction to Mobile Robotics - SS 2012
      slam視頻教程(請勿商用) 鏈接: https://pan.baidu.com/share/init?surl=i59gBVv  密碼: wz65
      蘇黎世理工的robot課程:
      http://www.asl.ethz.ch/education ... ts/spring-2018.html      
      ========Photogrammetry ==========
      Photogrammetry I   http://www.ipb.uni-bonn.de/486/?L=1
      Photogrammetry II

      SLAM學習網站:
      1.大量優秀代碼和框架,權威資料
      http://www.openslam.org/
      https://github.com/Ewenwan/MVision
      2.MRPT庫官方網站,有MRPT相關文檔和最新下載
      http://www.mrpt.org/
      3.中文SLAM技術交流網站,將最新進展和相關解決方案鏈接在里邊,還有知名博客、公眾號、實驗室、數據集等資料,強烈推薦的一個網站
      http://www.slamcn.org/index.php/
      4.維基百科的SLAM介紹,里邊有SLAM的發展綜述和大量參考文獻
      https://en.wikipedia.org/wiki/Si ... ping#External_links
      5.ROS官網
      http://www.ros.org/

      期刊:
      IEEE Robotics and Automation Magazine
      IEEE Transactions on Robotics
      International Journal of Robotics Research
      Robotics and Autonomous Systems
      Journal of Field Robotics

      SLAM開源代碼:
      ORB-SLAM :https://github.com/raulmur/ORB_SLAM
      LSD-SLAM:https://github.com/tum-vision/lsd_slam
      ORB-SLAM2:https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2
      DVO(密集視覺測距):https://github.com/tum-vision/dvo_slam
      SVO(半直接單眼視覺測距):https://github.com/uzh-rpg/rpg_svo
      G2O(一般圖優化):https://github.com/RainerKuemmerle/g2o
      RGBD-SLAM:(https://github.com/felixendres/rgbdslam_v2

      開源代碼repo 說明:
       1.1 gmapping
      ROS封裝的gmapping節點:https://github.com/ros-perception/slam_gmapping
      gmapping的實現源碼:https://github.com/ros-perception/openslam_gmapping

       1.2 Hector     
      https://github.com/tu-darmstadt-ros-pkg/hector_slam

       1.3 karto
      ROS封裝的karto節點:https://github.com/ros-perception/slam_karto
      karto內部實現:https://github.com/ros-perception/open_karto
      https://github.com/skasperski/navigation_2d

       1.4 cartographer
      算法實現:https://github.com/googlecartographer/cartographer
      https://github.com/googlecartographer/cartographer_ros

      主流開源SLAM方案
      PTAM(單目) :http://www.robots.ox.ac.uk/~gk/PTAM/
      MonoSLAM(單目):https://github.com/hanmekim/SceneLib2
      Elastic Fusion(RGBD): Open source code:https://github.com/mp3guy/ElasticFusion
      Kintinous(RGBD):Open source code:https://github.com/mp3guy/Kintinuous
      RGBD-SLAM-V2: Open source code:https://github.com/felixendres/rgbdslam_v2
      RTAB-MAP: Code:https://github.com/introlab/rtabmap

      以上資料只要大家能認真學習,相信入門SLAM不是什么難事。
      最后再來為大家介紹下SLAM界的領軍人物:
      1.Sebastian Thrun(署名Thrun S,斯坦福大學)
      2.Andrew Davison(牛津大學)
      3.Tim Beily 及所在的 悉尼大學一些研究者
      4.Giorgio Grisetti、Cyrill Stachniss、Wolfram Burgard (GridMapping 算法及概率機器人一書作者)
      5.M. Montemerlo、Dirk Haehnel、Sebastian Thrun (FastSLAM創始者,理論水平和實際應用能力非常強),參加過DARPA的智能車挑戰賽,取得最好成績
      6.Austin Eliazar、Ronald Parr (DP-SLAM創始者,從文章到數據,程序都公開的牛人)
      7.以Jose Neira和Jose luis Blanco為代表的一批西班牙學者
      8.Andrew Davison 視覺SLAM領域的權威
      9.John Leonard 側重于應用。目前主要在做水下SLAM的項目。參加過DARPA的智能車挑戰賽

       文章來源于:http://www.slamtec.com/cn/News/Detail/56







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