从零开始一起学习SLAM | C++新特性要不要学?

本文探讨了在SLAM学习过程中掌握C++新特性(如C++11及以后版本)的重要性,包括提高编程效率、简化代码和跟上行业发展。文中列举了一些常用新特性,如列表初始化、自动类型推导、lambda表达式和可变长参数模板,并给出了实践应用示例。

学习SLAM,C++编程是必备技能。不过,大家在学校里学习的书本一般比较老,主要还是C++98那些老一套。

本文所谓的C++新特性是指C++11及其以后的C++14、C++17增加的新关键字和新语法特性。其中C++11是C++98以来最重要的一次变化,而其后的C++14、C++17是在该基础上的完善和补充。

那么,问题来了,如果我不想学习新特性,还是像以前那样编程可以吗?

答案是:可以,不过这就像是别人已经在用铁制刀具切瓜了,你还在石器时代使用石头刀具,你说,效率能一样吗?

看看下面你心里就有答案了。

为何要学习新特性?

1、可以大幅度提高编程效率,切瓜更6

C++新特性增加了很多非常高效的关键字和语法,比如std::swap,C++11之前的swap执行了三次内存拷贝操作,这种不必要的内存操作会影响效率。而C++11之后的swap引入了右值引用和数据移动的概念,使用内存移管代替了不必要的内存拷贝,大大提高了效率。

2、省心省力,减少脱发

举个栗子。C++11之前如果我们要定义并初始化一个新变量,必须得知道其类型并定义,这在很多时候是非常繁琐的,比如迭代器的使用,而C++11之后引入了自动类型推导,一个auto解决一切,不需要关心类型,编译器会帮你自动推导出类型。

3、能看懂别人的代码,不被新时代抛弃

由于上述的优点,很多开源代码都是使用C++新特性,工作学习中大家也都使用新特性,如果你根本不了解这些新特性,估计很难看懂别人的代码,时代的战车会轰隆隆把你抛弃。

下面就列举几个比较典型的、经常使用的新特性,供大家入门。

常用的C++新特性

1、更方便的列表初始化

C++11前只有数组能使用初始化列表。而C++11后大部分类型都可以初始化列表,方便的很。如下所示。

学习SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)是一个相对复杂的过程,但是你可以按照以下步骤开始学习: 1. 学习基础知识:首先,你需要了解机器人感知、运动控制和地图构建的基本概念。熟悉概率和统计的基本概念也是非常有帮助的,因为SLAM中经常使用到这些方法。 2. 学习传感器:了解常用的传感器,如激光雷达、摄像头和惯性测量单元(IMU),以及它们的工作原理、数据处理方法和误差模型。 3. 学习SLAM算法:掌握常见的SLAM算法,如扩展卡尔曼滤波(EKF)、粒子滤波(PF)和图优化。理解这些算法的原理和实现方式是非常重要的。 4. 编程实践:选择一种编程语言(如C++或Python)并开始实践编写SLAM算法的代码。使用开源库,如ROS(Robot Operating System)或PCL(Point Cloud Library)可以加速你的学习过程。 5. 实验和调试:通过实验和调试来验证你的SLAM算法。使用模拟器或真实的机器人进行实验,分析结果并调整算法参数以优化性能。 6. 阅读论文和参考资料:定期阅读与SLAM相关的最新研究论文和参考资料,了解最新的算法和技术发展。 7. 实际项目:最终,尝试应用你所学的知识到实际项目中。参与开源项目或者参加机器人比赛等活动,将帮助你更深入地理解和实践SLAM技术。 需要注意的是,SLAM是一个广泛而复杂的领域,需要持续学习和实践才能真正掌握。所以,耐心和持之以恒的学习态度是非常重要的。
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