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2018-11-26 :: 6763 WordsSLAM
概述
SLAM算法大致有基于激光的和基于视觉的两大类。
基于激光的SLAM有Hector SLAM，gmapping算法等。
基于视觉的SLAM有lsd-slam、svo、orb-slam算法等。
术语
SLAM: Simultaneous Localization And Mapping
VINS: Visual-inertial SLAM
blog
http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/
一个SLAM方面的blog。作者半闲居士，本名高翔，目前在德国慕尼黑工业大学留学，清华本科。
https://www.zhihu.com/question/613243112
如何评价高翔博士（《视觉SLAM十四讲》作者）的新书《自动驾驶与机器人中的SLAM技术》？
https://vision.in.tum.de/research/vslam
这是慕尼黑工业大学的相关网页。提供了很多SLAM方面的教程和工具，例如LSD-SLAM。
https://blog.csdn.net/heyijia0327
一个SLAM方面的blog。
https://zhuanlan.zhihu.com/c_194571463
一个SLAM方面的专栏
https://www.zhihu.com/people/yang-jian-hua-63-91/posts
一个DL+SLAM方面的专栏
https://ewenwan.github.io/archive/
一个DL+SLAM方面的blog
https://zhuanlan.zhihu.com/c_202014804
一个SLAM方面的专栏
https://zhuanlan.zhihu.com/c_156216747
一个SLAM方面的专栏
https://zhuanlan.zhihu.com/c_1033028253530750976
一个SLAM方面的专栏
https://www.cnblogs.com/shang-slam/
一个SLAM方面的专栏
项目
https://zhuanlan.zhihu.com/p/70066976
三维视觉、SLAM方向全球顶尖实验室汇总
https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2
Real-Time SLAM for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras, with Loop Detection and Relocalization Capabilities
https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics
港科大的机器人团队的github，有不少好东西。最知名的有VINS-Mono、VINS-Fusion。
g2o
g2o是一个C++写的图优化框架。
官网：
https://openslam-org.github.io/g2o.html
Ceres Solver
Ceres Solver是一个非线性优化库。Gauss最早使用最小二乘法估计谷神星（Ceres）的位置，故名。
官网：
http://ceres-solver.org/
参考
https://mp.weixin.qq.com/s/Pr4QEhFrCit4DmtRv2cBrw
如何从零开始系统化学习视觉SLAM？
http://www.cnblogs.com/yhlx125/p/4707693.html
SLAM(simultaneous localization and mapping)学习笔记
http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5113334.html
视觉SLAM中的数学基础
https://www.zhihu.com/question/51045335
众多SLAM算法各自有什么优点和缺点？
https://zhuanlan.zhihu.com/p/112124572
视觉SLAM简介
http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5560360.html
SLAM中的EKF，UKF，PF原理简介
https://mp.weixin.qq.com/s/tH-1XTEC-S7bIFoDdDK5CQ
如何给机器人一双慧眼：从视觉SLAM技术说起！
http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/3695962.html
视觉SLAM漫谈
https://mp.weixin.qq.com/s/zjIMn0OsPSJvoElCyuaSuw
SLAM中的几何与学习方法，62页pdf
https://mp.weixin.qq.com/s/zIYgNQcuxDJboABzXSPGQw
迈向几何型深度SLAM
https://mp.weixin.qq.com/s/LO7Vo7zmC-avdijP7T9o8w
对比激光SLAM与视觉SLAM：谁会成为未来主流趋势？
https://mp.weixin.qq.com/s/Tfqqs_aOBIObeAMfG-9e4w
SLAM入门+典型SLAM应用及解决方案
https://mp.weixin.qq.com/s/97bIBKTADd2oIUBAabM04Q
实时SLAM的未来以及深度学习与SLAM的比较
https://mp.weixin.qq.com/s/CHhek4wK42oQkGtneyZymw
SLAM：基础知识
https://mp.weixin.qq.com/s/mjhPt2fnFSYlr8q-C_i-0g
SLAM：视觉里程计
https://blog.csdn.net/Cai_deLong/article/details/108465850
SLAM快速入门
https://zhuanlan.zhihu.com/p/170735395
推荐一些视觉SLAM的深度学习方法（上）
https://zhuanlan.zhihu.com/p/173351259
推荐一些视觉SLAM的深度学习方法（下）
https://mp.weixin.qq.com/s/ANP_dlwWjhe-lXzf2ocKkg
视觉SLAM中直接法的应用实践
https://mp.weixin.qq.com/s/09v9gj1cmf4zIJAGqHnJWw
视觉SLAM中的直接法在智能驾驶中的应用实践！
https://mp.weixin.qq.com/s/pL2S3UypKJgpP32QLRR5BQ
视觉SLAM漫淡：机器人即时定位与地图构建！
https://zhuanlan.zhihu.com/p/30707986
章国锋：黑暗中的前行–复杂环境下的鲁棒SfM与SLAM
https://www.zhihu.com/question/35116055
orb-slam在众多SLAM方法中处于怎样的地位？
https://mp.weixin.qq.com/s/myWTfgvjiqli_Rxfr-FY0w
360扫地机原理大揭秘，竟还有无人驾驶技术？——浅析家用机器人SLAM方案
https://mp.weixin.qq.com/s/V3PLx3kP9zOcR1CZZI8Yqw
速感科技CTO张一茗：视觉SLAM的技术现状和应用趋势
https://zhuanlan.zhihu.com/p/33079632
视觉SLAM专用术语的一句话介绍
https://blog.csdn.net/chentravelling/article/details/53558096
世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系之间的转换
https://mp.weixin.qq.com/s/M-N68E5W_0LLXLW1sfAgCA
自动驾驶中的三大坐标系
https://mp.weixin.qq.com/s/MhRYCNqEW5pGHc_r7xm85g
从零开始一起学习SLAM：给点云加个滤网
https://mp.weixin.qq.com/s/P50QeMF71Gc-4323J0wGhg
vSLAM技术综述
https://zhuanlan.zhihu.com/p/58213757
SLAM的动态地图和语义问题（上）
https://zhuanlan.zhihu.com/p/58213848
SLAM的动态地图和语义问题（下）
https://mp.weixin.qq.com/s/MXsyN7D5ApGUcDxoOp1uKw
深度学习遇到SLAM–如何评价基于深度学习的DeepVO，VINet，VidLoc？
https://mp.weixin.qq.com/s/TDANJJjDXBOsPEHeBWwN1g
视觉SLAM的技术总结
https://mp.weixin.qq.com/s/-DhgvHA8GbnnQ3Nh8n5LkQ
OpenVSLAM：日本先进工业科技研究所新开源视觉SLAM框架
https://mp.weixin.qq.com/s/KJSdq0-Y5ZWodC4IHAIngg
从相机标定到SLAM，极简三维视觉六小时课程视频
https://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/74973347
高斯牛顿(Gauss Newton)、列文伯格-马夸尔特(Levenberg-Marquardt)最优化算法与VSLAM
https://www.cnblogs.com/hitcm/p/6327442.html
视觉惯性里程计Visual–Inertial Odometry(VIO)概述
https://mp.weixin.qq.com/s/8KOQYtL8QgCNimGSxA1dgA
视觉惯性里程计(VIO)
https://mp.weixin.qq.com/s/rjM1dQi-De_5hiwF4UkGNA
首篇单目无监督深度估计与视觉里程计，效果超越双目算法，已开源
https://mp.weixin.qq.com/s/VgHVSecXhBHIdiSnS2MAjg
视觉惯性导航：一个简明的概述
https://zhuanlan.zhihu.com/p/62988961
一起快速上手VINS-Fusion
https://www.zhihu.com/question/309096467
如何评价港科大VINS-Fusion？
https://www.zhihu.com/question/53571648
有哪些开源项目是关于单目+imu做slam的？
https://zhuanlan.zhihu.com/p/67848295
视觉SLAM的简述
https://mp.weixin.qq.com/s/nuJCrfoBGgISsty-YJB-uQ
史上最全的语义SLAM论文笔记整理
https://zhuanlan.zhihu.com/p/73709609
SLAM爱上Deep Learning
https://zhuanlan.zhihu.com/p/71924149
SLAM中面特征的参数化
https://zhuanlan.zhihu.com/p/77002568
DSO（direct sparse odometry）之求导篇
https://zhuanlan.zhihu.com/p/78602108
用四元数插值来对齐IMU和图像帧
https://mp.weixin.qq.com/s/Zf_Fl-kyHqSNetb-Pa58xg
自动驾驶是怎样工作的？SLAM介绍
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5ODQ5ODQ1Mw==&mid=2247498291&idx=3&sn=4be6146621a6b8a1696bd32204eef575
CubeSLAM: 单目三维对象SLAM
https://mp.weixin.qq.com/s/8Aoe74XHSXey6tlWd2UOKQ
如何制作一个SLAM轨迹真值获取装置？
https://mp.weixin.qq.com/s/CgwI2wNr2mVxYkZMay7Zcw
SLAM回环检测方法
https://zhuanlan.zhihu.com/p/100639370
arXiv最新论文”Training Deep SLAM on Single Frames”介绍
https://mp.weixin.qq.com/s/OePsa_KGBRHhhUbsxkGOIg
让机器人学会识别透明物体
https://mp.weixin.qq.com/s/MlYBcsfhfqOtkZ-sdi2TTA
从五个经典工作看语义SLAM
https://mp.weixin.qq.com/s/chCiQngirX3mPzUUAUXjsA
美团：场景几何约束在视觉定位中的探索
https://mp.weixin.qq.com/s/G-Us7pXk-N2PWcvZ0rYGjg
多传感器多目标融合技术
https://mp.weixin.qq.com/s/Df44xYZL46lwQAnJOLETuA
Kimera:一个基于度量语义的SLAM开源库
张正友标定算法
”张正友标定”是指张正友1998年提出的单平面棋盘格的摄像机标定方法。该方法介于传统标定法和自标定法之间，但克服了传统标定法需要的高精度标定物的缺点，而仅需使用一个打印出来的棋盘格就可以。同时也相对于自标定而言，提高了精度，便于操作。因此张氏标定法被广泛应用于计算机视觉方面。
张正友，1965年生。浙江大学本科（1985）+法国南锡（Nancy）大学硕士（1987）+法国巴黎第十一大学博士（1990）。现任微软研究院视觉技术组高级研究员。ACM Fellow，IEEE Fellow。
参考：
https://blog.csdn.net/u010128736/article/details/52860364
张正友标定算法原理详解
https://blog.csdn.net/weixin_36340947/article/details/78246174
张正友标定算法原理详解
https://mp.weixin.qq.com/s/0VuaW9zK5Q_sh5uasXauRg
腾讯张正友：计算机视觉的三生三世
https://zhuanlan.zhihu.com/p/35223115
从零开始学习“张氏相机标定法”（一）相机成像模型
https://zhuanlan.zhihu.com/p/35309172
从零开始学习“张氏相机标定法”（二）单应矩阵
https://zhuanlan.zhihu.com/p/35391837
从零开始学习“张氏相机标定法”（三）推导求解
https://zhuanlan.zhihu.com/p/35392121
从零开始学习“张氏相机标定法”（四）优化算法前传
https://zhuanlan.zhihu.com/p/35476851
从零开始学习“张氏相机标定法”（五）优化算法正传
https://mp.weixin.qq.com/s/gaLXahXd7T30WssXebhFiQ
相机标定方法
https://mp.weixin.qq.com/s/Ue0Sv9h6JZssfJtg4N8hFg
OpenCV相机标定与畸变校正
https://mp.weixin.qq.com/s/nhe5nnvvWlv0ZiOgbDK21w
我是这样搞定第一次单目相机测距的
https://mp.weixin.qq.com/s/LV5Yk-7SDL0FYaFN2lOdsg
相机激光标定算法：从理论到实践
https://mp.weixin.qq.com/s/7EKBehM3Dd0Oq7HTkjrm0g
图像去畸变矫正及双线性内插法
https://zhuanlan.zhihu.com/p/52322904
相机模型与标定
VIO
VIO（Visual-Inertial Odometry）：以视觉和IMU融合的方法实现定位的里程计。
https://www.zhihu.com/question/325242594
视觉slam和vio是什么关系？
https://mp.weixin.qq.com/s/tQP6CoROi6pqpr9xLyoMVg
VIO初始化探究：一种旋转平移解耦的高效鲁棒初始化方法
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