《视觉SLAM十四讲》第1讲

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• 一 视觉SLAM

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一 视觉SLAM

什么是视觉SLAM？
SLAM是Simultaneous Localization and Mapping的缩写，中文译作“同时定位与地图构建”。它是指搭载特定传感器的主体（比如扫地机器人，无人机，无人驾驶汽车等），在没有先验信息（比如扫地机器人没有得到房间的平面图数据）的情况下，于运动过程中建立环境的模型（比如扫地机器人边运动边建立房间的二维平面地图），同时估计自己的运动（比如此时此刻，扫地机器人位于何处）。

如果这里的传感器主要为相机，那就称为“视觉SLAM”。

SLAM难在哪里？
（1） 实时性
（2） 没有先验信息

SLAM所涉及的基础知识和参考书有哪些？
SLAM的基础知识有：
（1） 射影几何
（2） 计算机视觉
（3） 状态估计理论
（4） 李群李代数等
SLAM的参考书有：
（1） 《概率机器人》（Probabilistic Robotics)
（2） 《计算机视觉中的多视图几何》（Multiple View Geometry in Computer Vision）
（3） 《机器人学中的状态估计》（State Estimation for Robotics : A Matrix-Lie-Group Approach）
（4） 《视觉SLAM十四讲》