SLAM秋招知识点总结——自动驾驶算法、3D视觉岗位（附有解答）

前言

本文为楼主在学习SLAM过程中相关知识点总结，包含多视图几何、常见SLAM系统源码解析、相关数学知识、图像处理问题、机器视觉知识点、《十四讲》精品总结、基本库安装等系列。这些知识点帮助我在2020年秋招面试自动驾驶岗位过程中有了系统认知。2020年新冠疫情影响滞留在家，把之前学习的知识点做了系统总结，所有问题都有解答，并附有链接，希望可以帮助到之后寻找相关岗位的同学。

目录

一、多视图几何求解

二、常见SLAM系统源码解析

1、SVO

2、ORB-SLAM2

3、VINS-Mono论文以及代码详细解读 

三、数学知识

四、图像处理问题

五、机器视觉知识点

六、《视觉SLAM十四讲》 精品总结

七、基本教程及库安装

 

---

一、多视图几何求解

相似、仿射、射影变换区别

基本矩阵F、本质矩阵E、单应矩阵H

处理关键帧、李群李代数、特征点法与直接法

手推BA

RANSAC在图像匹配上应用

PnP（3D-2D）、ICP（3D-3D）

直接法与光流法

二、常见SLAM系统源码解析

1、SVO

VO：简单的视觉里程计代码注释

SVO（稀疏直接视觉里程计）论文解析

SVO中深度滤波器原理

2、ORB-SLAM2

ROS下运行ORB-SLAM实例教程

ORB-SLAM2源码解读（1）：系统入口System

（2.1）：Tracking

（2.2）：单目初始化、匀速运动模型跟踪、跟踪参考关键帧、跟踪局部地图

（3）：LocalMapping

（4）：LocalClosing

3、VINS-Mono论文以及代码详细解读 

1.  VINS-mono 论文解读（IMU预积分+Marg边缘化）

2. VINS-Mono 代码详细解读——视觉跟踪 feature_tracker