SLAM方向公众号、知乎、博客上有哪些大V可以关注?

本文汇总了SLAM(同步定位与地图构建)技术领域的优质学习资源,包括多个公众号、知乎大V、知名博主的经典文章与系列教程。覆盖数学基础、编程实践、学术前沿,适合初学者至专业人士。

本文作者 马老二,公众号:计算机视觉life,编辑成员

一、公众号

  1. 泡泡机器人:泡泡机器人由一帮热爱探索并立志推广机器人同时定位与地图构建(SLAM)技术的极客创办而成,通过原创文章、公开课等方式分享SLAM领域的数学理论、编程实践和学术前沿。

    ​ 经典文章:

    SLAM公开课

    ​ ""每天一分钟”优秀论文解读

  2. 计算机视觉life:分享计算机视觉尤其是三维重建、SLAM方向的原创技术类公众号。

    ​ 经典文章:

    零开始学习SLAM系列文章

    ​ SLAM方向新进展、总结综述类文章

    ​ 深度相机系列文章

  3. PCL点云:关注点云库PCL的学习、最新的PCL进展,同时对最新代码进行研究,以及关于PCL在实际应用中的开发等问题的综述。

    ​ 经典文章:

    3D特征点概述

    点云深度学习系列

  4. SIGAI(张量无限):关注AI经典算法,涵盖机器学习、深度学习、机器视觉等领域。

    ​ 经典文章:

    vSLAM综述

    基于单目视觉的三维重建算法综述

  5. 小白学视觉:主要发布SLAM技术、深度学习、视觉算法综述、视觉方案介绍、数学基础、编程算法讲解、行业趋势、求职感想等内容。

    ​ 经典文章:

    PCL入门系列等

    入门学习SLAM等

    图像特征系列文章等

二、知乎

  1. 半闲居士:《视觉SLAM十四讲》作者高翔博士

    ​ 经典文章:

    DSO详解

    也来谈语义SLAM/语义地图

  2. hitcm:SLAM算法工程师,专注机器人与无人驾驶

  3. 肖泽东Shon:腾讯计算机视觉(SLAM/VIO)算法工程师

    ​ 经典文章:

    VIO系统中IMU与相机时间偏差标定(PaperReading)

  4. David LEE:SLAM工程师

    ​ 经典文章:

    卡尔曼滤波:从入门到精通

  5. 游振兴:专注于机器人领域研究

    ​ 经典文章:

    SLAM/VIO学习总结

  6. bobin:专注于机器人、无人机、视觉SLAM等领域

    ​ 经典文章:

    学习SLAM需要哪些预备知识?

  7. 丁有爽:专注于机器人控制、SLAM、机器视觉等领域

    ​ 经典文章:

    SLAM简介

  8. Hengkai Guo:专注于计算机视觉、深度学习、SLAM领域

  9. 无语西:专注于vSLAM研究

    ​ 经典文章:

    双目相机实时三维重建

  10. Encoder:专注于机器人、机器是觉等领域

    ​ 经典文章:

    【机器视觉】系列

  11. fishmarch:专注于视觉SLAM研究

    ​ 经典文章:

    概率机器人——扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波

  12. 原野寻踪:聚焦于移动机器人的视觉SLAM

    ​ 经典文章:

    论文VSO:Visual Semantic Odometry解读

  13. 张珊珊:专注于语义SLAM研究

    ​ 经典文章:

    史上最全的语义SLAM论文笔记整理

  14. 范帝楷:专注于SLAM研究

  15. 李阳阳:专注于SLAM研究

    ​ 经典文章:

    一种评估SLAM系统参数的实用工具

  16. 杨小东:专注于SLAM、移动机器人领域

    ​ 经典文章:

    [PR-3]ArUco EKF SLAM 扩展卡尔曼SLAM

三、博客

  1. 白巧克力亦唯心:优快云博客专家,发布数十篇原创高质量博文,包含稿算法推导系列、SLAM、用ROS开发自己的机器人系列等

    ​ 经典文章:

    SLAM中的marginalization 和 Schur complement

    Monocular slam 的理论基础

    lie group and computer vision : 李群、李代数在计算机视觉中的应用

    graph slam tutorial : g2o 的使用

  2. 半闲居士:高翔博士博客,主要包含了SLAM数学基础、基本理论以及SLAM实践

    ​ 经典文章:

    深入理解图优化与g2o:g2o篇

    ​ [一起做RGB_D SLAM ]([https://www.cnblogs.com/gaoxiang12/tag/一起做RGB-D SLAM/](https://www.cnblogs.com/gaoxiang12/tag/一起做RGB-D SLAM/))

    视觉SLAM中的数学基础第一篇 3D空间的位置表示

    李群

    李代数

  3. sylvester0510:包含OpenCV实践以及对ORB-SLAM2的详细解读等原创文章

    ​ 经典文章:

    ORB-SLAM2代码详细解读

    OpenCV实践

  4. 勿在浮砂筑高台:包含特征比配、图像处理、机器学习等相关原创文章

    ​ 经典文章:

    特征匹配系列

  5. 冯兵的博客:专注于计算机视觉,主要包括三维重建和视觉定位

    ​ 经典文章:

    里程计的简介

    一步步完善里程计系列

    一步步实现SLAM系列

  6. hitcm:包含了SLAM开源代码的解读,ROS实践

    ​ 经典文章:

    LSD_SLAM方案解析

    KinectV2+ROS在线环境重建

  7. 李健:包含相机标定、DBoW原理介绍及应用等

    ​ 经典文章:

    OpenCV相机标定

    DBoW2算法原理介绍

    DBoW2应用

  8. 刘富强:关于深度滤波器的原理、实现以及对极约束进行了详细介绍

    ​ 经典文章:

    深度滤波器系列

    对极几何

    SVD分解

  9. 五行缺帅:专注于计算机视觉、SLAM、深度学习等领域

    ​ 经典文章:

    VINS技术路线与代码详解

    使用openCV标定摄像机的各种参数

  10. 徐尚:分享OpenCV、SLAM开源框架、ROS等学习经验

    ​ 经典文章:

    VINS(一)简介与代码结构

    Ceres优化

    OpenCV 3.2 Tracking 物体跟踪

  11. 极品巧克力:分享SLMA数学基础、开源框架解读

    SVO详细解读

    深度滤波器详细解读

    Google Cardboard的九轴融合算法——基于李群的扩展卡尔曼滤波

  12. 一索哥传奇:专注于机器人、SLAM领域的研究

    ​ 经典文章:

    VIO初始化相关Paper简单梳理

推荐阅读

如何从零开始系统化学习视觉SLAM?
从零开始一起学习SLAM | 为什么要学SLAM?
从零开始一起学习SLAM | 学习SLAM到底需要学什么?
从零开始一起学习SLAM | SLAM有什么用?
从零开始一起学习SLAM | C++新特性要不要学?
从零开始一起学习SLAM | 为什么要用齐次坐标?
从零开始一起学习SLAM | 三维空间刚体的旋转
从零开始一起学习SLAM | 为啥需要李群与李代数?
从零开始一起学习SLAM | 相机成像模型
从零开始一起学习SLAM | 不推公式,如何真正理解对极约束?
从零开始一起学习SLAM | 神奇的单应矩阵
从零开始一起学习SLAM | 你好,点云
从零开始一起学习SLAM | 给点云加个滤网
从零开始一起学习SLAM | 点云平滑法线估计
从零开始一起学习SLAM | 点云到网格的进化
从零开始一起学习SLAM | 理解图优化,一步步带你看懂g2o代码
从零开始一起学习SLAM | 掌握g2o顶点编程套路
从零开始一起学习SLAM | 掌握g2o边的代码套路
零基础小白,如何入门计算机视觉?
SLAM领域牛人、牛实验室、牛研究成果梳理
我用MATLAB撸了一个2D LiDAR SLAM
可视化理解四元数,愿你不再掉头发
最近一年语义SLAM有哪些代表性工作?
视觉SLAM技术综述
汇总 | VIO、激光SLAM相关论文分类集锦
研究SLAM,对编程的要求有多高?
2018年SLAM、三维视觉方向求职经验分享
深度学习遇到SLAM | 如何评价基于深度学习的DeepVO,VINet,VidLoc?
视觉SLAM关键方法总结

### 3. 多模态模型与传统 SLAM 系统融合的挑战 #### 计算复杂性与实时性矛盾 多模态模型通常需要处理来自视觉、语言、IMU 等多种传感器的数据,其计算复杂度较高。传统 SLAM 系统对实时性要求严格,而多模态模型的推理延迟可能导致导航系统响应滞后,影响整体性能[^1]。例如,在动态环境中,SLAM 需要快速更新地图和定位信息,而多模态模型的处理延迟可能造成数据不同步,从而影响定位精度。 #### 数据对齐与异构性问题 图像、语音、IMU 数据在时间维度和语义维度上存在不一致性,导致多模态数据难以对齐。此外,不同模态的数据维度和特征差异巨,增加了融合过程中的信息整合难度[^1]。例如,视觉数据通常是高维图像,而 IMU 数据是低维的时间序列,如何在 SLAM 框架中有效融合这些异构数据仍是一个挑战。 #### 模型可解释性与稳定性 多模态模型通常基于深度学习架构,其决策过程缺乏透明性,导致在 SLAM 应用中难以评估其可靠性。传统 SLAM 系统依赖于明确的数学建模和优化方法,而引入多模态模型后,系统稳定性可能受到影响。例如,在视觉-语言融合过程中,语言指令的歧义可能误导 SLAM 的目标定位,进而影响导航路径[^1]。 #### 硬件资源与部署限制 多模态模型通常需要高性能计算资源,如 GPU 或 TPU,而传统 SLAM 系统往往部署在嵌入式设备或边缘计算平台上。如何在有限的硬件资源下高效部署多模态模型,同时保持 SLAM 的精度和实时性,是实际应用中的关键挑战[^1]。例如,在移动机器人或 AR 设备中,模型的内存占用和功耗限制可能限制多模态模型的部署规模。 #### 模块化集成与系统架构设计 将多模态模型作为 SLAM 系统中的一个模块进行集成,需要重新设计系统架构。例如,如何将多模态感模块与 SLAM 的地图构建、定位、路径规划等模块进行有效衔接,确保系统整体协调运行,是一个复杂的工程问题。此外,多模态模型的输出可能包含语义信息(如“厨房”、“楼梯”),如何将这些高层语义信息与 SLAM 的低层几何信息结合,仍需深入研究。 ### 示例代码:多模态 SLAM 系统的模块化集成 以下是一个简化的多模态 SLAM 系统集成示例: ```python class MultimodalSLAMSystem: def __init__(self, mllm_model, slam_core): self.mllm = mllm_model # 多模态模型 self.slam = slam_core # SLAM 核心模块 def process_input(self, visual_data, imu_data, language_command): # 多模态感融合 semantic_target = self.mllm.parse_language(visual_data, language_command) motion_data = self.mllm.fuse_imu(imu_data) return semantic_target, motion_data def update_map(self, semantic_target, motion_data): # SLAM 核心更新 updated_map = self.slam.update(semantic_target, motion_data) return updated_map ``` ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值