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14.《视觉SLAM十四讲》（高翔第二版）1

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简介：
《视觉SLAM十四讲》是由高翔编著的第二版教程，详细讲解了同时定位与地图构建技术，是机器人导航领域的经典之作。 本书系统地介绍了视觉SLAM（同时定位与地图构建）所需的基本知识与核心算法，涵盖了数学理论基础，如三维空间的刚体运动、非线性优化，以及计算机视觉的相关算法。

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  • 14.《视觉SLAM十四讲》（高翔第二版）1
    优质
    《视觉SLAM十四讲》是由高翔编著的第二版教程，详细讲解了同时定位与地图构建技术，是机器人导航领域的经典之作。 本书系统地介绍了视觉SLAM（同时定位与地图构建）所需的基本知识与核心算法，涵盖了数学理论基础，如三维空间的刚体运动、非线性优化，以及计算机视觉的相关算法。
     
  • 视觉SLAM十四讲完整版-高翔
    优质
    《视觉SLAM十四讲》由高翔著述，全面系统地讲解了同时定位与地图构建（SLAM）技术中的视觉SLAM方法，适合计算机视觉和机器人方向的研究者与开发者阅读。 《视觉SLAM十四讲》是高翔撰写的一本书籍，提供了关于同步定位与地图构建（SLAM）技术的全面介绍。这本书深入浅出地讲解了从基础理论到实际应用的知识，并且包含了大量实例代码供读者参考和实践。书中不仅涵盖了基本概念和技术细节，还讨论了一些前沿的研究成果和发展趋势，非常适合对视觉SLAM感兴趣的科研人员、工程师以及相关专业的学生阅读学习。
     
  • 《视觉SLAM十四讲（高翔著）》高清中文版PDF
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    本书是关于同时定位与地图构建技术（SLAM）的专业教材，由知名学者高翔编写。内容全面深入地讲解了视觉SLAM的基本原理和实践方法，并提供了大量代码示例和实验指导，适用于计算机视觉、机器人学领域的学习者和技术研究人员参考使用。 第1讲 前言 - 本书内容概览：介绍书中涵盖的主题及核心概念。 - 如何使用本书：提供阅读建议与学习路径指导。 - 组织方式：解释书籍的结构安排，帮助读者更好地理解各部分内容之间的关系。 - 代码示例：展示相关编程语言和工具的具体应用实例。 - 面向的读者群体：说明适合哪些背景或兴趣的人群使用本书。 - 风格约定：列出编写过程中遵循的语言规范、术语定义等信息。 第2讲 初识SLAM 引子：通过“小萝卜”的例子引入场景，帮助初学者理解什么是Simultaneous Localization and Mapping（即时定位与地图构建）及其重要性。
     
  • 高翔视觉SLAM 14讲配套代码
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    《高翔视觉SLAM 14讲配套代码》是与知名教程《视觉SLAM十四讲》相辅的学习资源，包含书中算法实现的完整代码，帮助学习者深入理解并实践视觉 simultaneous localization and mapping (SLAM) 技术。 高翔的《视觉SLAM 14讲》配有每章的配套代码，这些资源有助于学习视觉SLAM技术。
     
  • 高清完整版《视觉SLAM十四讲》PDF
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    《视觉SLAM十四讲》提供高清完整版PDF下载，详尽阐述了利用计算机视觉进行同步定位与地图创建的技术原理和实现方法。 视觉SLAM十四讲高清完整版PDF提供了一份详尽的视觉 simultaneous localization and mapping (SLAM) 教程资料。
     
  • 高翔视觉SLAM十四讲附带完整代码库的文件
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    《高翔视觉SLAM十四讲》提供全面的理论讲解与实践操作，内含完整的代码库支持。适合希望深入理解并掌握SLAM技术的读者学习使用。 高翔视觉slam十四讲包含了一个完整的代码库文件：由于3rdparty文件夹下载后为空，这里提供已经下载好的文件夹供使用，避免因版本不同导致编译错误。 操作步骤如下： 1. 如果有build文件夹，请先删除。 2. 然后执行 `cmake ..` 3. 执行 `make -j4` 进行编译。成功后可以运行各章节的代码文件。
     
  • 视觉SLAM详解十四讲
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    《视觉SLAM详解十四讲》是一本深入浅出地讲解同时定位与地图构建技术（SLAM）的专业书籍，特别聚焦于视觉SLAM领域。本书通过十四章节详细解析了从基础理论到高级应用的知识点，适合机器人、计算机视觉等领域的研究者和爱好者阅读学习。 《视觉SLAM十四讲》是一本深入探讨视觉Simultaneous Localization And Mapping（SLAM）技术的资源分享。SLAM是机器人领域的一个核心问题，它涉及如何让机器人在未知环境中同时定位自身位置并构建环境地图。这门技术在自动驾驶、无人机导航、虚拟现实等多个领域有广泛应用。 以下是基于该资源的一些关键知识点： 1. **基础概念**：SLAM的基本思想是通过传感器数据（如摄像头图像）来估计机器人轨迹，并构建环境地图。这一过程中涉及的关键问题包括位姿估计、特征提取、数据关联和闭环检测。 2. **特征检测与匹配**：SLAM通常依赖于图像中的特征点，例如SIFT、SURF或ORB等，这些具有鲁棒性和可重复性的特征用于识别不同视角下的相同物体。特征匹配是建立新视图与旧视图之间关系的关键步骤。 3. **滤波器方法**：卡尔曼滤波是最常用的SLAM算法之一，它以最小化均方误差为目标对机器人的状态进行概率估计。此外，扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）也常用于处理非线性问题。 4. **图优化**：另一个主流的SLAM方法是基于图的优化技术，如G2O和g2o库等工具将机器人位姿与环境特征之间的关系建模为一个图，并通过最小化边权重来实现整个图的最佳轨迹估计。 5. **循环闭合**：循环闭合在SLAM中起着重要作用，它用于检测并纠正累积误差。当机器人返回先前访问过的区域时，通过比较新旧图像识别相似性以调整位姿图，保持长期一致性。 6. **多传感器融合**：除了视觉信息外，还可以结合激光雷达、IMU等其他类型的数据来实现多传感器的SLAM技术，以此提高定位精度和系统的鲁棒性。 7. **源代码分析**：分享中的视频及源码通常会包含实际项目的实施细节，这有助于读者理解算法在真实系统中运行的方式，并提供实践操作的机会。 8. **Tsai的贡献**：早期的研究者如Tsai为后来SLAM的发展奠定了基础。他的工作可能包括机器人姿态估计和二维激光SLAM等领域。 9. **学习资源**：《视觉SLAM十四讲》作为一套完整的教程，涵盖了从基本理论到高级主题的内容，适合不同层次的学习者使用。 通过这些内容的学习，读者不仅可以掌握SLAM的基本原理，还能了解实际应用中的技巧与最佳实践方法，在相关领域提升自己的专业技能。
     
  • 视觉SLAM十四讲PPT材料
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    《视觉SLAM十四讲》PPT材料是针对计算机视觉中同步定位与地图构建技术的学习资源，包含理论讲解和实践案例，适用于科研人员及高校师生。 精品课程PPT分享，《视觉SLAM十四讲》配套PPT，全网唯一资源。
     
  • 视觉SLAM十四讲相关代码
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    《视觉SLAM十四讲》相关代码提供了书中的算法实现，帮助读者更好地理解同时定位与地图构建技术，并应用于实际项目中。 视觉SLAM十四讲配套代码提供了丰富的实践资源，帮助学习者深入理解并应用书中理论知识。这些代码涵盖了从基础到高级的各种应用场景和技术细节，是进行深度研究与开发的重要参考材料。
     
  • 《视觉SLAM十四讲》学习笔记
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    《视觉SLAM十四讲》学习笔记涵盖了基于相机的同步定位与地图构建技术的核心理论和实践技巧，旨在帮助读者深入理解并掌握视觉SLAM算法。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）即同时定位与地图构建，在搭载特定传感器的主体于未知环境中移动并建立环境模型的同时，估计自身的运动状态。当主要使用的传感器为相机时，则称之为视觉SLAM。 视觉SLAM的过程主要包括以下几个步骤： 1. 读取和预处理来自相机的图像信息。 2. 视觉里程计计算相邻图像间相机的位置变化及局部地图特征。 3. 后端优化则利用不同时间点上由视觉里程计提供的相机姿态数据以及回环检测的信息，进行全局一致性优化。