SLAM求职必备(一):SLAM基础知识汇总(更新中)

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。

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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)

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