SLAM求职必备（一）：SLAM基础知识汇总（更新中）

原创 已于 2022-08-22 15:59:48 修改 · 置顶 · 618 阅读 · 4 ·
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#SLAM

于 2022-07-13 21:40:15 首次发布
这篇博客汇总了SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）中的关键知识点，包括三维旋转、变换矩阵、针孔相机模型、对极几何、单应矩阵、三角测量、PnP算法、ICP和NDT等。同时介绍了IMU预积分和后端滤波方法如卡尔曼滤波、高斯牛顿法以及Bundle Adjustment。适合秋招准备的同学们参考学习，欢迎讨论和指正。

为了准备秋招，对SLAM中的一些基础知识进行了整理与汇总，提供给大家作为参考，希望大家都能拿到理想的offer。

欢迎大家留言讨论，不足之处还请批评指正，有问题的话可以直接私信我。

【注】下面每个知识点都有对应的链接，可以直接点击链接跳转到对应的文章中。

三维旋转

视觉

激光雷达

  • ICP

  • NDT

IMU

  • IMU预积分

后端

滤波方法

优化方法

  • 高斯牛顿法（GN）

  • Bundle Adjustment（BA）

第1.1章 机器人及自动驾驶SLAM必备：Ubuntu及常用Bash命令实战总结
行知SLAM
01-03 831
在机器人与自动驾驶的奇妙世界里，Ubuntu 系统就像是一位幕后英雄，为各类智能设备提供了稳定且强大的运行支撑。
第6.1章 机器人自动驾驶SLAM中的数学总结（一）：向量与旋转矩阵（从公式到实战代码全覆盖）
行知SLAM
10-16 55
本文介绍了自动驾驶中SLAM技术的关键数学工具——旋转矩阵和旋转向量的原理与应用。文章从坐标系约定出发，详细推导了旋转矩阵的数学表达，阐释了其正交性和行列式为1的核心性质，并通过Eigen库展示了C++代码实现。同时，针对旋转矩阵存储效率低的问题，提出了旋转向量（轴角模型）的优化方案，介绍了两者转换的罗德里格斯公式。这些数学工具能帮助自动驾驶系统在GPS信号缺失时仍能准确定位，避免将同一物体误判为不同障碍物。附录提供了Eigen库的安装指南，方便读者快速上手实践。
slam基础知识
zack_liu的博客
07-07 1078
常用重要性质： （1）正交矩阵相乘仍然是正交矩阵 A、B是正交矩阵,那么AA’=E BB’=E (AB)(AB)’=ABB’A’=A(BB’)A’=AEA’=AA’=E （2）一个矩阵乘以正交矩阵，范数不变 ||Ux||2=(Ux)T(Ux)=xTUTUx=xTx=||x||2 （3）一个矩阵乘以可逆矩阵秩不变 （4）初等变换只是不影响矩阵的秩，其他的特性都改变了。对于计算矩阵的行列式，不能进行初等变换，但是可以做行列的进加减，不能乘以系数。 （5）矩阵的迹：矩阵的主对角线上各个元素的总和，是矩阵所有特征值
SLAM基础知识
bereze的博客
08-08 736
外点处理（估计基础矩阵） 参考 RANSAC&鲁棒核函数 外点 传感器测量值可能会受多种因素干扰而不可靠，同时特征匹配也会存在误匹配的情况，如果不正确地检测并剔除他们，视觉SLAM中的很多算法（如计算本质矩阵、三角测量、PnP等）将会失败。 我们将非常不可能的测量值（根据测量模型）称为外点（outlier）。 对外点的一种常用判断标准是（一维数据中）将超出平均值三个标准差的测量值作为外点。 处理外点的两种最常用方案为： 1、RANSAC，选择正确的匹配进行估计。 2、M-估计，降低错误匹配的权重。
【SLAM技术】【1】 基础知识
gongdiwudu的专栏
03-31 5280
您对于slam没有任何概念吗？那么，该文针对自动驾驶行业、移动机器人行业，抽取出一些最简短的概念，用来解释slam的产生，作用和发展轮廓。
SLAM入门基础知识介绍
专注图形图像开发
07-03 2172
分享一点资源，希望对你们有帮助， 高翔教授的视觉SLAM十四讲 PDF完整高清版 资源在云盘链接中，密码：4o50 有需要的自取，链接如果失效请及时与我联系 云盘链接 ...
SLAM求职和学习经验
不分解的单应矩阵
05-06 356
SLAM求职和学习经验 SLAM要不要学？ 行业融资健康 SLAM算法岗20 - 40 k 导师影响力 ---- 无 团队 ----- 无团队 不要自己一个热闭门造车 毕业要求 发论文要求高 个人兴趣 — 研一比较晚 SLAM怎么学习 2018.04 接触SLAM14讲代码手敲，理论推导一遍 2018.07参加sl...
全国最大SLAM开发者学习交流社区 欢迎加入
计算机视觉life
01-03 3441
计算机视觉life旗下“从零开始学习SLAM”知识星球创办于2018年，旨在建立SLAM、三维视觉领域的开发者学习、交流社区。运行三年多已经累计分享干货5300次、答疑/评论9550+次，汇集了行业内3000+优秀的从业者，如今已是全国最大的SLAM开发者学习交流社区。
第0章 《机器人工程师带你入门SLAM》专栏所有文章目录汇总（截止目前115篇文章），方便大家查看阅读
最新发布
行知SLAM
11-18 459
《机器人工程师带你入门SLAM》专栏文章汇总：优快云热销专栏已更新100+篇优质内容，涵盖SLAM技术全栈知识体系。文章分为三大类：1)基础工具与环境配置，包括Ubuntu、Git等必备技能；2)C++编程从入门到进阶，详解变量、类、模板等核心概念；3)SLAM核心库实战，深入解析ROS、Eigen、PCL等关键库的应用。专栏提供从计算机基础到项目实战的系统学习路径，并附代码实例。点击专栏主页可订阅查看全部内容，后续将保持更新。
ORB-SLAM3 单目地图初始化（终结篇）
qq_29462849的博客
12-15 2507
点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达一、前言请阅读本文之前最好把ORB-SLAM3的单目初始化过程再过一遍（ORB-SLAM3 细读单目初始化过程(上)、超详细解读OR...
SLAM基础知识总结
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1. 视差与深度信息 根据双目成像原理，两幅图像摄像机光心位置不同，而且可以看到场景中同一个场景点，则根据此场景点在两幅图像中的#F00图像坐标（Film Coords/Image Plane）之差（Disparity/Parallax）及两摄像机光心之间的距离(Baseline)算出场景点的深度信息 获取视差图：双目或运动(Stereo or Motion) 基本原理：三角形相似原理 2. 3D世
SLAM求职必备（二）：面试问题汇总（更新中）
奉现的博客
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SLAM求职必备（二）：面试问题汇总
3D Vision、SLAM求职宝典 | SLAM知识篇（D1，重点）
Welcome to the Western World
05-07 5453
今日得空，开始愉快的解答！各位看官请指教。 第一部分，先来完成该专题最重要的内容，即笔试面试中所考察的SLAM专业知识。 SLAM知识篇所准备的这些问题不一定全面，但是问题都是基于三位求职者的总结回忆，具有很好的代表性。 可能用到的的参考资料有： A）《视觉slam十四讲》，入门slam绝对的好书，理论兼实践，已经看了很多遍； B）《机器人状态估计》，已经看完了，经典，书中讲滤波/非...
[转] SLAM基础知识汇总【长期更新】
sroman的博客
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https://blog.youkuaiyun.com/qq_42823167/article/details/127595271
SLAM基础知识汇总【长期更新】
TheRun的博客
10-30 2395
SLAM基础知识
3D Vison、SLAM求职宝典 | 启航
Welcome to the Western World
10-11 2587
同学，我看你骨骼惊奇，定是武学奇才，我这里有一本SLAM求职宝典，只要五毛钱…… Flag 随风飘扬------- 从我开始学习SLAM技术（Simultaneous Localization And Mapping，实时定位与地图构建）到现在已经过去很长时间了，仍然感觉时间很不够用了，要学的知识和技能很多…… 然而，与其怨天尤人，不如拿起笔来！与其临渊羡鱼，不如退而结网...
视觉slam学习|基础篇01
JeSuisDavid的博客
07-23 2718
SLAM基础篇01 SLAM基础篇02最近在看高翔和张涛写的《视觉SLAM十四讲》，记录一下学习的内容，方便以后复习。这一系列文章更像是这本书的读书笔记，所以结构脉络都与该书相似；更推荐有时间的同学去看原书，写的更加详细易懂。欢迎大家一起探讨学习视觉SLAM相关的知识。SLAM(simultaneous localization and mapping)全称即时定位与地图构建或并发建图与定位),顾名思义可以解决“定位”和“建图“两件事情。 SLAM 问题的本质：对运动主体自身和周围环境空间不确定性的估计。主
SLAM、自动驾驶算法、3D视觉岗位秋招知识点（附有解答）
try_again_later的博客
09-12 1187
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 常见SLAM SLAM目录 SVO中深度滤波器原理 VINS-mono论文解读 数学知识 凸集、凸函数、凸优化 特征向量、特征值分解SVD 矩阵分析：...
第二讲 初识SLAM
weixin_42391513的博客
04-30 400
观测是相机中的像素点，如何表述（第五讲）；1、SLAM 两大基本问题：定位、建图（定位和建图相互耦合：精确的定位需要精确的地图；单目：没有深度，必须通过移动相机产生深度（近处物体像运动快，远处物体运动慢），并且无法确定真实尺度。三维空间的运动和结构；相机传感器缺点：消耗更多的计算资源（视频流的解析）、需要在特定条件下才能工作（无遮挡、有纹理）度量地图（强调精确标识地图中物体的位置关系） vs 拓扑地图（强调地图元素之间的关系）度量地图分类：稀疏地图（由路标组成） vs 稠密地图（着重建模所有看到的东西）
SLAM学习者必备：虚拟机环境下的库整合包指南
SLAM技术是机器人自主导航、3D场景重建等领域的核心算法之一，它能够让机器人在未知环境中进行实时定位并绘制地图。 描述中提到的这个虚拟机版整合包是为了方便开发者学习和应用SLAM技术，而预先整合了多个基础和...
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