高翔slam(学习SLAM需要哪些预备知识)
1.学习SLAM需要哪些预备知识
开始做SLAM（机器人同时定位与建图）研究已经近一年了。从一年级开始对这个方向产生兴趣，到现在为止，也算是对这个领域有了大致的了解。然而越了解，越觉得这个方向难度很大。总体来讲有以下几个原因：
入门资料很少。虽然国内也有不少人在做，但这方面现在没有太好的入门教程。《SLAM for dummies》可以算是一篇。中文资料几乎没有。
SLAM研究已进行了三十多年，从上世纪的九十年代开始。其中又有若干历史分枝和争论，要把握它的走向就很费工夫。
难以实现。SLAM是一个完整的系统，由许多个分支模块组成。现在经典的方案是“图像前端，优化后端，闭环检测”的三部曲，很多文献看完了自己实现不出来。
自己动手编程需要学习大量的先决知识。首先你要会C和C++，网上很多代码还用了11标准的C++。第二要会用Linux。第三要会cmake,vim/emacs及一些编程工具。第四要会用openCV, PCL, Eigen等第三方库。只有学会了这些东西之后，你才能真正上手编一个SLAM系统。如果你要跑实际机器人，还要会ROS。
当然，困难多意味着收获也多，坎坷的道路才能锻炼人（比如说走着走着才发现Linux和C++才是我的真爱之类的。）鉴于目前网上关于视觉SLAM的资料极少，我于是想把自己这一年多的经验与大家分享一下。说的不对的地方请大家批评指正。
这篇文章关注视觉SLAM，专指用摄像机，Kinect等深度像机来做导航和探索，且主要关心室内部分。到目前为止，室内的视觉SLAM仍处于研究阶段，远未到实际应用的程度。一方面，编写和使用视觉SLAM需要大量的专业知识，算法的实时性未达到实用要求；另一方面，视觉SLAM生成的地图（多数是点云）还不能用来做机器人的路径规划，需要科研人员进一步的探索和研究。以下，我会介绍SLAM的历史、理论以及实现的方式，且主要介绍视觉（Kinect）的实现方式。
2.学习SLAM需要哪些预备知识
首先搬出宝典：Multiple View Geometry in Computer Vision。
这本书基本涵盖了Vision-based SLAM这个领域的全部理论基础！读多少遍都不算多！另外建议配合Berkeley的课件学习。（更新：这本书书后附录也可以一并读完，包括附带bundle adjustment最基本的levenberg marquardt方法，newton方法等）只要是SLAM问题就要涉及optimization，就要用到各种least square算法。
所以另一个基础理论是Sparse Matrix，这是大型稀疏矩阵处理的一般办法。可以参考Dr. Tim Davis的课件：Tim Davis ，他的主页里有全部的课程视频和Project。
针对SLAM问题，最常用的least square算法是Sparse Levenberg Marquardt algorithm，这里有一份开源的代码以及具体实现的paper:Sparse Non-Linear Least Squares in C/C++ 然后是框架级的工具。最常用的机器人框架是ROSROS.org | Powering the world's robots，可以使用在Windows,Linux和MacOS等操作系统上，里面包含一整套常用的机器人理论的算法和工具的实现。
另一个开源工具集是OpenSLAM OpenSLAM.org，其中的g2o是目前最流行的graph optimization的实现工具。另外OpenCV也是视觉相关必备的基础工具，Multiple View教材中的常用算法在OpenCV中都有常用的实现。
（更新：OpenCV的文档Camera Calibration and 3D Reconstruction 中，包含SLAM相关的基础理论公式以及C/C++/Python实现的API） 另外多说一句题外话，因为Optimization和图片的feature extraction是SLAM里最核心的两个问题，而这两个问题都是运算量极大的。好的SLAM框架要兼顾速度和精确度。
目前大部分Vision或者RGBD的SLAM框架都是用C++来时实现完成的以确保运算速度。虽然我个人很欣赏Python，并且Python3也支持SciPy,OpenCV,ROS等重要工具，不过依然有大量的诸如g2o等基础性库在python下无法使用，而且如果要借鉴其他人的代码，最方便的还是在C++中实现。
所以如果提问者有志于在这个领域做深入研究，夯实的C++基础是必不可少的。Introduction to Algorithms，以及 @vczh 推荐的C++ Primer等，都是在实际工作前要自己做好的功课。
下面说一些硬件和实验上的知识储备。首先Vision-based SLAM常用摄像机标定（Camera Calibration）的世界通用简单方法，是张正友博士（Dr. Zhengyou Zhang，主页Zhengyou Zhang's Home Page）的方法（张正友博士是本领域里少数的具有极其巨大影响力和贡献的华人学者，已成脑残粉嘤嘤嘤）。
具体方法和实现，我在这里推荐两个，一个是Caltech工具箱：Camera Calibration Toolbox for Matlab ，以及相关paper:Camera Calibration Toolbox for Matlab。该方法的另一个实现，是Matlab最新版本内置的Camera Calibration的application，自动导入标定图片并把得到的结果输出给Matlab，更加自动化，更加便捷准确。
更多的Camera Model理论知识请参考Multiple View Geometry。 至于RGB-D Camera，最常用的采集设备有两种，一种是Microsoft Kinect，一个生态环境完备的RGBD Camera，可以直接用Visual Studio可Kinect SDK直接开发，也有大量开发好的程序以供借鉴参考，也可以用OpenNI和ROS采集处理，我就不多介绍了，毕竟微软是对程序员最友好的公司没有之一（微软大法好）。
另一个是Google的Project Tango,Google对于这个自家的神器还是很低调的，可以看看宣传片ATAP Project Tango ，绝对酷炫——可惜我们lab刚刚买的那一台，我还没有用过，所以对具体开发不太了解。 另外有几个网上成熟的数据集和测试方法，一个是Malaga Dataset，一个西班牙的团队采集的Malaga城市数据：The Málaga Stereo and Laser Urban Data Set，覆盖了城市中汽车驾驶的各种情况（停车，加速，减速，行人，建筑，绿化带等），里面提供了双摄像头，Laser,IMU等数据以及GPS的ground truth trajectory。
不过该版本因为是在市中心，所以GPS的ground truth并不可靠。另一个是慕尼黑工业大学Computer Vision Lab的RGB-D dataset https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset，里面提供了大量的室内的RGBD数据集，以及非常方便好用的benchmark tools。
第三个是KITTI Dataset:The KITTI Vision Benchmark Suite，也是认可度很广泛的汽车驾驶数据集。
3.学习SLAM需要哪些预备知识
首先搬出宝典：Multiple View Geometry in Computer Vision。
这本书基本涵盖了Vision-based SLAM这个领域的全部理论基础！读多少遍都不算多！另外建议配合Berkeley的课件学习。（更新：这本书书后附录也可以一并读完，包括附带bundle adjustment最基本的levenberg marquardt方法，newton方法等）只要是SLAM问题就要涉及optimization，就要用到各种least square算法。
所以另一个基础理论是Sparse Matrix，这是大型稀疏矩阵处理的一般办法。可以参考Dr. Tim Davis的课件：Tim Davis ，他的主页里有全部的课程视频和Project。
针对SLAM问题，最常用的least square算法是Sparse Levenberg Marquardt algorithm，这里有一份开源的代码以及具体实现的paper:Sparse Non-Linear Least Squares in C/C++ 然后是框架级的工具。最常用的机器人框架是ROSROS.org | Powering the world's robots，可以使用在Windows,Linux和MacOS等操作系统上，里面包含一整套常用的机器人理论的算法和工具的实现。
另一个开源工具集是OpenSLAM OpenSLAM.org，其中的g2o是目前最流行的graph optimization的实现工具。另外OpenCV也是视觉相关必备的基础工具，Multiple View教材中的常用算法在OpenCV中都有常用的实现。
（更新：OpenCV的文档Camera Calibration and 3D Reconstruction 中，包含SLAM相关的基础理论公式以及C/C++/Python实现的API） 另外多说一句题外话，因为Optimization和图片的feature extraction是SLAM里最核心的两个问题，而这两个问题都是运算量极大的。好的SLAM框架要兼顾速度和精确度。
目前大部分Vision或者RGBD的SLAM框架都是用C++来时实现完成的以确保运算速度。虽然我个人很欣赏Python，并且Python3也支持SciPy,OpenCV,ROS等重要工具，不过依然有大量的诸如g2o等基础性库在python下无法使用，而且如果要借鉴其他人的代码，最方便的还是在C++中实现。
所以如果提问者有志于在这个领域做深入研究，夯实的C++基础是必不可少的。Introduction to Algorithms，以及 @vczh 推荐的C++ Primer等，都是在实际工作前要自己做好的功课。
下面说一些硬件和实验上的知识储备。首先Vision-based SLAM常用摄像机标定（Camera Calibration）的世界通用简单方法，是张正友博士（Dr. Zhengyou Zhang，主页Zhengyou Zhang's Home Page）的方法（张正友博士是本领域里少数的具有极其巨大影响力和贡献的华人学者，已成脑残粉嘤嘤嘤）。
具体方法和实现，我在这里推荐两个，一个是Caltech工具箱：Camera Calibration Toolbox for Matlab ，以及相关paper:Camera Calibration Toolbox for Matlab。该方法的另一个实现，是Matlab最新版本内置的Camera Calibration的application，自动导入标定图片并把得到的结果输出给Matlab，更加自动化，更加便捷准确。
更多的Camera Model理论知识请参考Multiple View Geometry。 至于RGB-D Camera，最常用的采集设备有两种，一种是Microsoft Kinect，一个生态环境完备的RGBD Camera，可以直接用Visual Studio可Kinect SDK直接开发，也有大量开发好的程序以供借鉴参考，也可以用OpenNI和ROS采集处理，我就不多介绍了，毕竟微软是对程序员最友好的公司没有之一（微软大法好）。
另一个是Google的Project Tango,Google对于这个自家的神器还是很低调的，可以看看宣传片ATAP Project Tango ，绝对酷炫——可惜我们lab刚刚买的那一台，我还没有用过，所以对具体开发不太了解。 另外有几个网上成熟的数据集和测试方法，一个是Malaga Dataset，一个西班牙的团队采集的Malaga城市数据：The Málaga Stereo and Laser Urban Data Set，覆盖了城市中汽车驾驶的各种情况（停车，加速，减速，行人，建筑，绿化带等），里面提供了双摄像头，Laser,IMU等数据以及GPS的ground truth trajectory。
不过该版本因为是在市中心，所以GPS的ground truth并不可靠。另一个是慕尼黑工业大学Computer Vision Lab的RGB-D dataset https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset，里面提供了大量的室内的RGBD数据集，以及非常方便好用的benchmark tools。
第三个是KITTI Dataset:The KITTI Vision Benchmark Suite，也是认可度很广泛的汽车驾驶数据集。
4.有没有人看过考研高昆仑和汤家凤的零基础视频,哪个比较好
我更喜欢看高昆仑老师的视频，我觉得他准备的怎么也充分，不像汤那样一张一张地写定义，然后就是，高的普通话更标准，再然后，高会给你说这个考不考，需不需要看，叽里呱啦的，反正我跟我们班一学霸都喜欢高的视频。
我之前没有听说过高，然后看了他的视频觉得他比别的老师讲的好，就是更适合我，我就去百度了一下，发现他只是因为做考研这个工作时间相对短一点，年龄小一点，所以知名度不是很高。但是考研从始至终认准一个老师就好了，关键还是看个人。
在这里我也没有抨击其他老师的意思，其他老师的1000题1800题660题还是需要做的。最后，祝考研狗们成功上岸，一起加油哦。
