本文介绍了SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）的学习资源，包括入门和进阶的教材，如《视觉SLAM十四讲》和《概率机器人》等。提出了明确目标的学习策略，建议从了解基础开始，通过实践知名SLAM方法如ORB SLAM，到寻找自己的研究点，关注最新的会议论文和开源代码。
目录
（图片来源于网络）
1、SLAM相关教材书目
——————入门——————
《视觉SLAM十四讲》★
《自主移动机器人导论》
——————进阶——————
《概率机器人》
《计算机视觉中的多图几何》
《机器人学中的状态估计》
《机器人感知》
——————交叉领域相关——————
《机器学习》、《深度学习》 （倘若做语义地图方向，可能会有所涉及）
2、学习策略
明确目标：对博士生而言，最紧迫的是用最少的时间和精力，写出足够水平的论文。
因此在学习SLAM的时候，切忌贪多求全、目的不明。
可参考以下学习流程：了解基础→会做→找点→去做自己的工作并写论文
①【了解基础】入门教材（《视觉SLAM十四讲》，理论了解+代码实践）
↓
②【会做】已有的知名SLAM方法：
ORB SLAM，LSD SLAM，DSO SLAM，SVO SLAM
可以ORB SLAM为范本重点学习，看对应的论文＋
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