高翔【自动驾驶与机器人中的SLAM技术】学习笔记（二）——带着问题的学习；一刷感受；环境搭建

 按照作者在读者寄语中的说法：我们得榨干这本书的知识。

带着问题

为了更好的学习，我们最好带着问题去探索。

第一：核心问题与基础知识

如上图：这本书介绍了SLAM相关的核心问题和基础知识。王谷博士给我们做了梳理：

• ESKF
• 预积分
• 卡尔曼滤波器
• 因子图优化
• 松耦合/紧耦合
• 激光SLAM
• 高精定位
• ......
• 点云处理

第二：复现与实践

这本书的另一个意义：我们直接读SLAM相关的论文，可能知道大概意思，但是工程实践很难。复现难，但是这本书提供了一个从论文到实现的指引。哪怕我们没有原论文源码，也可以基于其原理，写出自己的SLAM实现。这对大部分人是非常有价值和帮助的。

第三：带着问题去探索：

• 如何利用IMU产品手册设置IMU运动方程噪声参数
• NDT有什么高效直接的实现方法
• 松耦合/紧耦合的LIO

第四：不只自动驾驶，还可VR、AR

做VR或者AR也要用到SLAM。同样要用：卡尔曼滤波、预积分、子地图、回环检测等技术。

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