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入门SLAM必备学习资料

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    [LV.2]偶尔看看I

    发表于 2018-10-25 14:57 | 显示全部楼层 |阅读模式
    搜集了各大网络,请教了SLAM大神,终于把SLAM的入门资料搜集全了!在分享资料前,我们先来看看,SLAM技术入门前需要具备哪些知识?首先学习SLAM需要会C和C++,网上很多代码还用了11标准的C++。第二要学会用Linux。第三要会cmake,vim/emacs及一些编程工具。第四要会用openCV, PCL, Eigen等第三方库。只有学会了这些东西,才能真正上手编一个SLAM系统。如果要跑实际机器人,还要会ROS。下面将为大家推荐SLAM入门的学习书籍、SLAM公开课、SLAM学习网站、SLAM开源代码等资料大全。
    SLAM学习书籍:
    1.必读经典
    Thrun S, Burgard W, Fox D. 《Probabilisticrobotics》[M]. Cambridge, USA: MIT Press, 2005
    《Principles of Robot Motion Theory,Algorithmsand Implementation》
    2.有很多期,跟着会议一起出的文集
    《Robotics: Science and Systems》. Cambridge,USA: MIT Press
    3.入门书籍,简单实现及代码
    《SLAM for Dummies》
    4.SLAM入门教材吐血推荐,对深入理解SLAM实质非常有帮助
    《STATE ESTIMATION FOR ROBOTICS》
    5.作者Joan Sola关于Graph-SLAM的教程,包含位姿变换、传感器模型、图优化以及SLAM中的稀疏性求解
    《Course on SLAM》
    6.加州伯克利的一本2D LIDAR SLAM小书
    《Loop Closure Transformation Estimation and Verification Using 2DLiDAR Scanners》
    SLAM公开课:
    1.内含大量SLAM公开课相关资料(PPT、音视频文件)
    http://ais.informatik.uni-freiburg.de/teaching/ws15/mapping/
    2.YouTube的Cyrill Stachniss主页(课堂讲授SLAM的视频集)
    https://www.youtube.com/channel/UCi1TC2fLRvgBQNe-T4dp8Eg
    3.内含Andrew Davison的SLAM公开课资料
    http://www.doc.ic.ac.uk/~ajd/Robotics/index.html
    == 国外机器人/移动机器人相关视频==
    苏黎世理工的robot课程:
    ========Photogrammetry ==========
    SLAM学习网站:
    1.大量优秀代码和框架,权威资料
    https://github.com/Ewenwan/MVision
    2.MRPT库官方网站,有MRPT相关文档和最新下载
    http://www.mrpt.org/
    3.中文SLAM技术交流网站,将最新进展和相关解决方案链接在里边,还有知名博客、公众号、实验室、数据集等资料,强烈推荐的一个网站
    http://www.slamcn.org/index.php/
    4.维基百科的SLAM介绍,里边有SLAM的发展综述和大量参考文献
    https://en.wikipedia.org/wiki/Simultaneous_localization_and_mapping#External_links
    5.ROS官网
    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开源代码:
    DVO(密集视觉测距):https://github.com/tum-vision/dvo_slam
    SVO(半直接单眼视觉测距):https://github.com/uzh-rpg/rpg_svo
    G2O(一般图优化):https://github.com/RainerKuemmerle/g2o
    开源代码repo 说明:
    1.1 gmapping
    1.2 Hector     
    1.3 karto
    1.4 cartographer
    主流开源SLAM方案
    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
    以上资料只要大家能认真学习,相信入门SLAM不是什么难事。
    最后再来介绍下SLAM界的大牛人物:
    1.Sebastian Thrun(署名Thrun S,斯坦福大学)
    2.Andrew Davison(牛津大学)
    3.Tim Beily 及所在的 悉尼大学一些研究者
    4.Giorgio Grisetti、Cyrill Stachniss、Wolfram Burgard (GridMapping 算法及概率机器人一书作者)
    5.M. Montemerlo、Dirk Haehnel、Sebastian Thrun (FastSLAM创始者,理论水平和实际应用能力非常强),参加过DARPA的智能车挑战赛,取得最好成绩
    6.Austin Eliazar、Ronald Parr (DP-SLAM创始者,从文章到数据,程序都公开的牛人)
    7.以Jose Neira和Joseluis Blanco为代表的一批西班牙学者
    8.Andrew Davison 视觉SLAM领域的权威
    9.John Leonard 侧重于应用。目前主要在做水下SLAM的项目。参加过DARPA的智能车挑战赛


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