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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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