（1）SLAM:Simulataneous Locaization and Mapping（同时定位与地图构建） 搭载传感器为主体，在没有环境先验信息的情况下，在运动过程中建立环境的模型，同时估计自己的运动。现在主要研究的视觉SLAM(Visual SLAM)以视觉传感器为中心的（视觉SLAM技术）和三维重建（也就是说实时的SLAM系统）SLAM 技术是非常注重实践的。
（2）SLAM的理论背景，系统构架，以及各个模块的主流做法（主要的学习内容）SLAM是一颗大树，先学习SLAM的主干，在来学习SLAM的枝叶
（3）了解SLAM的历史，理论，算法，现状并且SLAM的系统构架分为：视觉里程计，后端优化，建图，回环检测，接触必要的数学理论和许多编程知识，在这个过程中将会学到许多库的使用，以及自己写库（这些自己之前是做过的），现在不同的是 我将要在Linux系统中去使用和编程
（4）源代码的管理，学习的源代码在：https://github.com/gaoxiang 12/slambook
（5）我所需要学习的知识： （1）高等数学、线性代数、概率论
（2）C++语言基础
（3）Linux基础 掌握Linux是一个slam研究人员所必须的 ，所以说Linux的基础得会例如：打开终端，和进入代码目录等
SLAM的开始
最新推荐文章于 2025-06-19 21:23:20 发布
本文深入探讨了SLAM(同时定位与地图构建)技术，包括其历史、理论背景、算法及现状。介绍了视觉SLAM和三维重建，系统构架涉及视觉里程计、后端优化、建图、回环检测。学习过程涵盖高等数学、线性代数、概率论、C++语言基础、Linux基础，以及源代码管理。
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