本文分享了作者在学习SLAM（同时定位与地图构建）过程中阅读的书籍，包括"Probabilistic Robotics"、"SLAM for Dummies"和"Mastering ROS for Robotics Programming"，并介绍了通过实践EKF SLAM、图像处理和ROS编程积累的经验。
聊聊近两年学习SLAM所涉及的书籍及编程实践
最近两年，我在学习SLAM（同时定位与地图构建）方面投入了很多精力。SLAM是一种在机器人或无人驾驶车辆等移动设备上的重要技术，用于同时实现位置估计和环境地图的构建。通过SLAM，机器人可以在未知环境中自主导航和感知。在这个过程中，我学习了很多有关SLAM的书籍，并进行了相关的编程实践。下面我将和大家分享我所学到的内容。
- “Probabilistic Robotics” （概率机器人学）
这本经典教材由Thrun、Burgard和Fox合著，是学习SLAM的绝佳入门之选。它介绍了概率推理和统计方法在机器人感知与控制中的应用。书中详细讲解了SLAM算法的数学原理，例如EKF（扩展卡尔曼滤波器）、粒子滤波器等。我通过阅读该书，深入理解了SLAM的基本原理和概念。
- “SLAM for Dummies” （白痴指南：SLAM）
作为一本面向初学者的实用指南，这本书由CASIA SLAM团队编写，介绍了SLAM的基本概念、流程和常用算法。书中使用简单易懂的语言，结合实例进行讲解。通过跟随书中提供的代码示例，我快速入门了SLAM编程，并进行了一些基础实践。
- “Mastering ROS for Robotics Programming” （ROS机器人编程指南）
ROS（Robot Operating System）是一个广泛应用于机器人领域的开源操作系统。这本书由Lentin Joseph撰写，重点介绍了ROS的核心概念和常用功能，包括SLAM模块。阅读此书时，我学会了如何使用ROS构建SLAM系统，
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