《视觉SLAM十四讲》学习日志(一)——预备知识

SLAM简介 :

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题，在没有环境先验信息的情况下，于运动过程中建立环境的模拟，同时估计自己的运动。如果传感器主要是相机，那就称之为 " 视觉SLAM "。

SLAM 的目的是为了解决 " 定位 " 与 " 地图构建 " 这两个问题。也就是说，一边要估计传感器自身的位置，一边要建立周围环境的模型。这就需要用他到传感器的信息。用相机作为传感器时，我们要做的就是根据一张张连续运动的图像(它们形成了一段视频)，从中推出相机的运动，以及周围环境的情况。

我们眼中的世界在计算机中是一个个由数字排列而成的矩阵(Matrix)，就像电影《黑客帝国》中的场景。我们要解决的就是让计算机通过这种方式 " 理解 " 我们现在的世界。

第一讲习题:

1.有线性方程 Ax = b，若已知 A，b，需要求解x，该如何求解？这对 A 和b有哪些要求？

解：

 首先考虑非齐次线性方程的情况，即 b 不是 0 。

对 A 和 b 组成的增广矩阵进行初等行变换。

如果