《视觉SLAM十四讲》第1讲
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一 视觉SLAM
什么是视觉SLAM?
SLAM
是Simultaneous Localization and Mapping
的缩写,中文译作“同时定位与地图构建”。它是指搭载特定传感器的主体(比如扫地机器人,无人机,无人驾驶汽车等),在没有先验信息(比如扫地机器人没有得到房间的平面图数据)的情况下,于运动过程中建立环境的模型(比如扫地机器人边运动边建立房间的二维平面地图),同时估计自己的运动(比如此时此刻,扫地机器人位于何处)。
如果这里的传感器主要为相机,那就称为“视觉SLAM”。
SLAM难在哪里?
(1) 实时性
(2) 没有先验信息
SLAM所涉及的基础知识和参考书有哪些?
SLAM的基础知识有:
(1) 射影几何
(2) 计算机视觉
(3) 状态估计理论
(4) 李群李代数等
SLAM的参考书有:
(1) 《概率机器人》(Probabilistic Robotics)
(2) 《计算机视觉中的多视图几何》(Multiple View Geometry in Computer Vision)
(3) 《机器人学中的状态估计》(State Estimation for Robotics : A Matrix-Lie-Group Approach)
(4) 《视觉SLAM十四讲》
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