slam1：激光slam，视觉slam，滤波

slam：定位与建图。

入手SLAM有2个月了，但是还是没入门，只是跑了一下别人的例子，但是想更改就显得十分困难，所以我现在在一步步深入。

1.几个蒙蔽：

首先slam有好多算法，撇开视觉slam，我现在是在用激光雷达做激光slam,但是网上的大多都是视觉slam，所以对于使用激光雷达的我。。。。ROS里的gmapping包构建地图用的是RBPF，书《slam for dummies》用的是EKF，还有什么卡尔曼滤波，看了一天的博客，别人推荐的几个关键算法的论文也有几个，代码openslam网站上也有一大堆，还有一个google开源的slam demo，前几天还听大神交流什么什么开环闭环的问题，我一脸蒙蔽，我得一一将其理清楚，比较其他几个博客所说的，逐步辨别真伪。

得先从slam的历史入手，摸清楚各个阶段slam的数学、算法表示以及相应的代码。

2.slam历史：slam和滤波即定位与建图和滤波有啥关系？和图优化呢？

2.1 根据http://www.leiphone.com/news/201609/iAe3f8qmRHXavgSl.html，

早期,R.Smith把slam当成一个滤波的问题。

”SLAM最早的提出者R. Smith把SLAM建构成了一个EKF（Extended Kalman Filter，扩展卡尔曼滤波）问题。他们按照EKF的形式，把SLAM写成了一个运动方程和观测方式，以最小化这两个方程中的噪声项为目的，使用典型的滤波器思路来解决SLAM问题。“

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