SLAM: VSLAM扫盲之旅

在《机器人手册》第2卷，这本书里面，第23章讲述了：三维视觉和基于视觉的实时定位于地图重建。在第37章里面，讲述了
同时定位与建图。指出了SLAM的三种基本方法。

一种是EKF的方法，但由于性能的约束，逐渐变得非主流；第二种基于图表示，成功使用稀疏非线性优化方法解决SLAM问题，成为主要方法；第三种也是成为粒子滤波器的非参数统计滤波技术，是在线SLAM的一种主流方法。

VSLAM扫盲之旅

作为三维重建-SLAM的入门资料汇总：VSLAM扫盲之旅

ICCV研讨会：实时SLAM的未来以及深度学习与SLAM的比较: http://blog.csdn.NET/qq_18661939/article/details/51919329

The Future of Real-time SLAM[ZZ]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/21738966

SLAM 开发学习资源与经验分享：https://github.com/GeekLiB/Lee-SLAM-source?utm_source=tuicool&utm_medium=referral

此文涉及到硬件的讨论，还是值得看一下的，可以大致浏览一下

速感CEO： SLAM的前世今生终于有人说清楚了

最近流行的结构光和TOF

结构光原理的深度摄像机通常具有激光投射器、光学衍射元件（DOE）、红外摄像头三大核心器件。

这个图（右图）摘自primesense的专利。

可以看到primesense的doe是由两部分组成的，一个是扩散片，一个是衍射片。先通过扩散成一个区域的随机散斑，然后复制成九份，投射到了被摄物体上。根据红外摄像头捕捉到的红外散斑，PS1080这个芯片就可以快速解算出各个点的深度信息。

这儿还有两款结构光原理的摄像头。

第一页它是由两幅十分规律的散斑组成，最后同时被红外相机获得，精度相对较高。但据说DOE成本也比较高。

还有一种比较独特的方案（最后一幅图），它采用mems微镜的方式，类似DLP投影仪，将激光器进行调频，通过微镜反射出去，并快速改变微镜姿态，进行行列扫描，实现结构光的投射。（产自ST，ST经常做出一些比较炫的黑科技）。

ToF（time of flight）也是一种很有前景的深度获取方法。

传感器发出经调制的近红外光，遇物体后反射，传感器通过计算光线发射和反射时间差或相位差，来换算被拍摄景物的距离，以产生深度信息。类似于雷达，或者想象一下蝙蝠，softkinetic的DS325采用的就是ToF方案（TI设计的），但是它的接收器微观结构比较特殊，有2个或者更多快门，测ps级别的时间差，但它的单位像素尺寸通常在100um的尺寸，所以目前分辨率不高。以后也会有不错的前景，但我觉得并不是颠覆性的。

SLAM系统研究点介绍

本文主要谈谈SLAM中的各个研究点，为研究生们（应该是博客的多数读者吧）作一个提纲挈领的摘要。然后，我们再就各个小问题，讲讲经典的算法与分类。

文章链接：http://www.cvrobot.net/research-points-introduction-of-slam-system/

References:

[1]. Smith, R.C. and P. Cheeseman, On the Representation and Estimation of Spatial Uncertainty. International Journal of Robotics Research, 1986. 5(4): p. 56–68.

[2]. Se, S., D. Lowe and J. Little, Mobile robot localization and mapping with uncertainty using scale-invariant visual landmarks. The international Journal of robotics Research, 2002. 21(8): p. 735–758.

[3]. Mullane, J., et al., A Random-Finite-Set Approach to Bayesian SLAM. IEEE Transactions on Robotics, 2011.

[4]. Adams, M., et al., SLAM Gets a PHD: New Concepts in Map Estimation. IEEE Robotics Automation Magazine, 2014. 21(2): p. 26–37.

[5]. Endres, F., et al., 3-D Mapping With an RGB-D Camera. IEEE Transactions on Robotics, 2014. 30(1): p. 177–187.

[6]. Forster, C., M. Pizzoli and D. Scaramuzza, SVO: Fast semi-direct monocular visual odometry. 2014, IEEE. p. 15–22.

[7]. Newcombe, R.A., et al., KinectFusion: Real-time dense surface mapping and tracking. 2011, IEEE. p. 127–136.

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