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编辑：3D视觉工坊
链接：https://www.zhihu.com/question/35186064
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学习SLAM需要哪些预备知识？作者：bobin
https://www.zhihu.com/question/35186064/answer/145219653
还是说视觉slam吧。
先说视觉这块，首先射影几何的一些内容相机模型，单视几何，双视几何和多视几何。这些内容可以在Multiple View Geometry in Computer Vision这本书中找到。英文版的，另外中科院的吴福朝编著的“计算机视觉中的数学方法”也很好，涵盖了上述了MVG in CV book中的大部分内容，强烈安利。
然后是一些视觉特征，这方面就是一些特征，描述子，匹配相关等。见SIFT，ORB、BRISK、SURF等文章。
数学方面首先是三维空间的刚体运动，参考《机器人学(第2版)》 蔡自兴https://www.amazon.cn/机器人学-蔡自兴/dp/B002SMDN0W
关于优化，SLAM中的优化方法十分基本，参考高斯牛顿，LM，结合稀疏线性代数。其实用的时候会使用一种g2o的图优化库或者ceres。参考文章 g2o: A General Framework for Graph Optimization http://ais.informatik.uni-freiburg.de/publications/papers/kuemmerle11icra.pdf
最难的应该算是李群和李代数，这方面可以参考book [state estimation for Robotics](http://asrl.utias.utoronto.ca/~tdb/bib/barfoot_ser15.pdf)。当然不想看书的话可以参考https://www.cnblogs.com/gaoxiang12/tag/李代数/
为了看论文的时候能够比较流畅，还应该具备一些概率论的知识，这里推荐http://www.probabilistic-robotics.org/
https://docs.ufpr.br/~danielsantos/ProbabilisticRobotics.pdf
话说高翔博士近期完成一本SLAM的入门book，有理论有实践，写的不错，推荐。他包含了上述在视觉slam需要的所有基础知识，真是造福大众啊。详细研读此书，以后读各种论文就不会显得那么吃力了吧。最后列举一些玩slam的一些必备工具和相关资源。
tools
1. ubuntu, cmake, bash, vim, qt(optional). 2. OpenCV install, read the opencv reference manual and tutorial 3. ros, [install](ROS/Installation - ROS Wiki), [tutorial}(ROS/Tutorials - ROS Wiki). 4. python. 可以使用pycharm,作为IDE. 为什么使用ubuntu？因为大家的代码，全是用linux，而且很多使用ros的，ros一定是要Linux的，同时还要cmake。Ubuntu是比较适合初学Linux的人，非常好用。
somethind about Calibration
1. [opencv camera Calibration](http://docs.opencv.org/2.4/modules/calib3d/doc/camera_calibration_and_3d_reconstruction.html) 2. [matlab camera Calibration toolbox](Camera Calibration Toolbox for Matlab) 3. [svo camera Calibration](uzh-rpg/rpg_svo) 4. [ros wiki camera Calibration](camera_calibration - ROS Wiki) 为什么要标定相机呢，因为slam的模型中假设 相机的内参数是已知的，因此有了这个内参数我们才能正确的初始化slam系统。
slam open sources
1. [svo](uzh-rpg/rpg_svo) 2. [orb slam](raulmur/ORB_SLAM2) 3. [ar_tracker_alvar githun page](sniekum/ar_track_alvar) [ros page](ar_track_alvar - ROS Wiki) 4. [ros ptam](ethzasl_ptam - ROS Wiki),原始代码不支持ros, 这里给出ros版本的代码. 原始[代码](Oxford-PTAM/PTAM-GPL)[网站](Parallel Tracking and Mapping for Small AR Workspaces (PTAM)) 5. DSO JakobEngel/dso
ros books
1. Learning ROS for Robotics Programming 2. 机器人操作系统（ROS）浅析 3. ros by example http://www.lulu.com/shop/http://www.lulu.com/shop/r-patrick-goebel/ros-by-example-indigo-volume-1/ebook/product-23032353.html
some blogs about ros
1.https://www.guyuehome.com/page/1
SLAM基础学习
1. [Multiple View Geometry in Computer Vision](Multiple View Geometry in Computer Vision)。 2. Sparse Matrix [Sparse Non-Linear Least Squares in C/C++](Sparse Non-Linear Least Squares in C/C++) 3. [openSLAM](https://www.openslam.org/) 4. dataset [tum](RGB-D SLAM Dataset and Benchmark) 5. [PCL](PointCloudLibrary/pcl) 6. [opencv](OpenCV | OpenCV)
推荐阅读的书
1. [Multiple View Geometry in Computer Vision](Multiple View Geometry in Computer Vision) 2. [Probabilistic Robotics](http://www.probabilistic-robotics.org/) [pdf](https://docs.ufpr.br/~danielsantos/ProbabilisticRobotics.pdf) 3. [state estimation for Robotics](http://asrl.utias.utoronto.ca/~tdb/bib/barfoot_ser15.pdf) 4. [Quaternion kinematics for the error-state KF](http://www.iri.upc.edu/people/jsola/JoanSola/objectes/notes/kinematics.pdf) 5. 凸优化，https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/bv_cvxbook.pdf 6. 线性系统理论，Chi-Tsong Chen: 9780199959570: Amazon.com: Books 7. An Invitation to 3-D Vision，https://www.eecis.udel.edu/~cer/arv/readings/old_mkss.pdf 8. Rigid Body Dynamics，http://authors.library.caltech.edu/25023/1/Housner-HudsonDyn80.pdf。
paper about vision slam
- Georg Klein and David Murray, "Parallel Tracking and Mapping for Small AR Workspaces", In Proc. International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR'07, Nara). - D. Scaramuzza, F. Fraundorfer, "Visual Odometry: Part I - The First 30 Years and Fundamentals IEEE Robotics and Automation Magazine", Volume 18, issue 4, 2011. - F. Fraundorfer and D. Scaramuzza, "Visual Odometry : Part II: Matching, Robustness, Optimization, and Applications," in IEEE Robotics & Automation Magazine, vol. 19, no. 2, pp. 78-90, June 2012. doi: 10.1109/MRA.2012.2182810 - A Kalman Filter-Based Algorithm for IMU-Camera Calibration Observability Analysis and Performance Evaluation - SVO- Fast Semi-Direct Monocular Visual Odometry - [eth zasl sensor](ethzasl_sensor_fusion - ROS Wiki), - Stephan Weiss. Vision Based Navigation for Micro Helicopters PhD Thesis, 2012 pdf - Stephan Weiss, Markus W. Achtelik, Margarita Chli and Roland Siegwart. Versatile Distributed Pose Estimation and Sensor Self-Calibration for Autonomous MAVs. in IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2012. pdf - Stephan Weiss, Davide Scaramuzza and Roland Siegwart, Monocular-SLAM–based navigation for autonomous micro helicopters in GPS-denied environments, Journal of Field Robotics (JFR), Vol. 28, No. 6, 2011, 854-874. pdf - Stephan Weiss and Roland Siegwart. Real-Time Metric State Estimation for Modular Vision-Inertial Systems. in IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2011. pdf - Simon Lynen, Markus Achtelik, Stephan Weiss, Margarita Chli and Roland Siegwart, A Robust and Modular Multi-Sensor Fusion Approach Applied to MAV Navigation. in Proc. of the IEEE/RSJ Conference on - - Intelligent Robots and Systems (IROS), 2013. pdf - [orb slam] - Raúl Mur-Artal, J. M. M. Montiel and Juan D. Tardós. ORB-SLAM: A Versatile and Accurate Monocular SLAM System. IEEE Transactions on Robotics, vol. 31, no. 5, pp. 1147-1163, 2015. (2015 IEEE Transactions on Robotics Best Paper Award). PDF. - Dorian Gálvez-López and Juan D. Tardós. Bags of Binary Words for Fast Place Recognition in Image Sequences. IEEE Transactions on Robotics, vol. 28, no. 5, pp. 1188-1197, 2012.
最后来张脑图
作者：紫薯萝卜 https://www.zhihu.com/question/35186064/answer/61904775
SLAM涵盖的东西比较多，分为前端和后端两大块。前端主要是研究相邻帧的拼接，又叫配准。根据传感器不一样，有激光点云、图像、RGB-D拼接几种，其中图像配准中又分基于稀疏特征(Sparse)的和稠密(Dense)的两种。后端主要是研究地图拼接(前端)中累积误差的校正，主流就两种，基于概率学理论的贝叶斯滤波器（EKF，PF）以及基于优化的方法。EKF已经用得很少了，PF也就在2D地图SLAM（Gmapping）中用得多，大多还是用优化的方法在做。
你自己已经说了这块需要的知识，一个是数学，一个是编程。所以入门的话，也从这两块开始弄。
一、数学方面 数学的话，建议楼上说过的Thrun的《probabilistic robotics》，其实不需要全部看完，了解下概率学是如何解决机器人中的问题的，关键学习贝叶斯滤波，也是就是贝叶斯公式在各个问题(定位，SLAM)中的应用。另外，优化的话，建议先把最小二乘优化中给弄透彻，数学推导要会，因为很多问题，最后都是归结到最小二乘优化，然后就是梯度下降、求Jacobian之类的。 二、编程方面 理论的东西是比较无聊的，必须得实战。建议入门先写一发最小二乘优化，可以就做一个简单的直线拟合，不要用Matlab中的优化工具，了解数学推导最后是怎么写到代码里面的。然后，一定要玩好Matlab优化工具包，做实验最方便了。 有了一些基础之后，可以尝试玩一些现有的SLAM包，推荐两个地方，一个是www.openslam.org，里面有各种SLAM包，主流的SLAM算法，在这一般都有源码。另外一个就是ROS了，里面有很多现成的SLAM包，像Gmapping，RGB-D SLAM，上手非常快，甚至你没有任何设备，你也可以利用ROS中的仿真环境（如Gazebo）跑。建议先试试Gmapping，百度上有很多中文教程，一开始跑这些package还是很涨成就感的，可以提高你的兴趣。 如果你是做视觉或者RGB-D，那么OpenCV和PCL是必不可少的工具。早点上手肯定没得错。 三、进阶 大体入门之后，你就需要根据你实验室研究的项目来学习了，看是用激光、相机、还是Kinect来做了，不同传感器的前端算法还是有些差距的。激光的话一般是ICP，相对简单。视觉的东西还是比较多的，楼上推荐《Multiview Geometry in Computer Vision》确实很重要，不过，我觉得这同时你还应该了解特征提取、特征描述子、特征匹配这些东西。如果你们实验室做的Dense registration，那你还得学李代数那些东西（高大上啊，神马李群看好多天都看不懂啊！！！）。其实，很多算法都有开源包，你可以去ROS、一些大神博客、牛逼实验室主页中多逛逛。 四、学渣只能帮你到这了，再后面就不会了，再往后就得找真大神了。
作者：一只松鼠 https://www.zhihu.com/question/35186064/answer/69699924
不推荐任何大部头书籍作为SLAM学习的开始。在不了解一个领域的时候，我认为深度很重要，否则纸上谈兵。当你了解了这个领域后，我认为广度变得很重要，否则坐井观天。
SLAM涉及知识比较杂，但却是一个系统工程。要学好这个系统，首先应该对组件进行拆分学习，我是做视觉SLAM的，所以我们以视觉SLAM为例介绍。如果再窄一点，我们以基于特征点法的稀疏单目视觉SLAM为例介绍。
第一步，我们需要知道相机模型，比如最简单的针孔相机模型。当知道这个模型后，其他模型可以暂且不管了。
第二步，我们再了解一下特征是什么。利用第三方库怎么提取特征点和描述符，以及怎么做两帧图像间的特征匹配和筛除错误匹配。或者，你不提描述符，不做匹配。学习一下怎么用光流做跟踪也行。这一步，不论你用特征匹配还是光流跟踪，其实都是在不同帧图像找特征点的对应关系。在这个阶段，你不需要知道特征提取的各种算法背后的数学理论。
第三步，我们需要知道根据匹配的结果怎么去恢复相机的Pose，即Rotation(R)和translation(t)以及根据得到的Pose去做三角化建3D点。
前面三个步骤你需要仅仅是一些代码基础(建议c++或者python)，一点点OpenCV知识以及一点点线性代数基础。
第四步，我们知道了每一帧图像的Rt以及所建立出来的3D点后怎么去做一个基于重投影误差最小的优化。这个时候需要你需要知道的就多一些了：数学上，涉及非线性优化，所以你得闹懂你的目标函数是什么，待优化变量是哪些。接着，你需要知道用工具怎么去求解这个优化问题，这个时候g2o就闪亮登场了，当然你也可以用ceres。求解这个问题的时候，会涉及到求对Pose和3D点的导数，所以你还需要一点点李代数知识，需要学会利用扰动法或者说叫摄动法去求导数。如果你想用数值求导，当我没说。BTW，一个优秀的SLAM工程师，不仅撸得一手好代码，还推得一手好公式，比如在下，哈哈哈。。。再BTW一下，后面我会写一个专题，暂时标题就叫打死雅可比吧。嗯，接着我们再玩一玩g2o看看怎么定义误差，怎么设置顶点，边，怎么把推出来的雅可比放进去，以及怎么做变量的更新。然后选定一个合适的求解器(例如GN, LM, DogLeg等)进行求解。还是那句话，这个阶段，你不需要知道非线性优化的各种复杂理论，g2o帮你搞定，你需要的是，动手！
第五步，好像没有第五步了，如果有的话，我们可以学习一下利用Pangolin显示一下你建出来的pose和3D点。
好了，当你有了一个基本了解后，让我们深入来撸一撸SLAM，这个阶段，我还是不建议去啃各种数学知识，还是以代码为主，让我们来沉下心来啃啃ORB-SLAM，遇到问题随意百度Google。
如果仅仅只有图像数据，你会发现，你建出来的Pose并不平滑，点也不怎么收敛。为什么？视觉会存在漂移呀，怎么办？多传感器融合！所以，你接着需要继续了解一下IMU是什么，GPS是什么。他们为什么能帮助解决尺度飘飞的问题以及他们自身的缺点是什么。谈到多传感器融合，这个时候你就需要知道两条主线了，一种是基于滤波的算法，例如MSCKF。一种是基于优化的算法，例如ORB-SLAM。如果你的数学代码基础足够好，你可以啃啃MSCKF，但是如果你进去了各种碰壁，我建议你：先尝试一下怎么利用IMU和GPS数据用滤波算法，比如EKF，去生成一个完整的R,t出来。然后再把这个R,t和视觉的R,t想个办法融合一下，得到一个最终的比较好的R,t。我们称这种融合为：松耦合。有了这个基础后，你再来学一下传感器的紧耦合算法，例如MSCKF。
那好，我继续写点。前面说了，前端很多东西都比较简单，后端非线性优化才是挑战。如之前承诺，我要写一个打死雅可比系列，我的目标是把你能找到的那些又臭又长的东西肢解，保证都是干货。例如，你学李代数的时候可能听过BCH近似，但实际项目用过这些公式吗？不要紧，你会看到这些东西怎么被用上的。废话少说，直接来干货：
https://www.cnblogs.com/tchenai/p/9796509.html
https://www.cnblogs.com/tchenai/p/9815621.html
https://www.cnblogs.com/tchenai/p/9815628.html
其中，李群与李代数是一个铺垫基础内容，后面两篇才是你要重点关注的（最近手头工作比较忙，请谅解还没全部更新，大家先看看贴出来的东西）。另外，我也会把一些其他东西放在博客上，例如给公司同事的培训内容。大家有时间可以翻翻，或许能有点用。
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