同时定位和建图(SLAM)基础知识

2017年8月13号 | 阅读：次

前言

本文的写作目的有二，一是为了将自己已有的SLAM相关知识总结成体系；二是为了给已有相关基础的朋友一个知识总结的参考案例。建议阅读对象是对SLAM基础知识有一定了解的朋友。

从2015年12月7日开始第一篇工作报告开始，接触vSLAM(视觉SLAM）已有一年半的时间，截止目前为止总共写了347篇学习日志。从阅读《基于序列图像的三维重建算法研究》（彭科举-博士论文）开始，学习路径大致可以归纳如下：

安装了LSD-SLAM、PTAM；
开始阅读神书《多视几何》补充基础知识；
阅读PTAM代码（总结了代码类图和相关文档）；
安装DTAM、SVO，阅读SVO代码（总结代码类图和相关文档），同时开始接触李群、李代数等的基础数学知识（主要是通过Daniel Cremers教授的相关视频进行学习）；
对闭环检测部分开始学习，阅读DloopDetector的相关论文进行阅读；
确定使用线特征和IMU对现有SLAM进行改进，阅读了MFG和LineSLAM等有开源代码的线特征SLAM系统，并开始基于ORB-SLAM搭建线特征SLAM系统；
开始准备开题报告《基于视觉和惯性传感器的SLAM算法研究》；
继续搭建线特征+IMU的SLAM系统至今。

虽已历经一年半，但目前拿得出手的成果还是太少，只有一个尚在继续调优的线特征SLAM系统，之前在上海大学从2015年8月到2016年7月未到一年时间就已做了一个电商平台、发了一篇中文核心（《基于三值光学计算机的并行快速Fourier算法实现》），对比起来差距很大，但是仔细想想已经获得的关于SLAM系统的知识和对不少开源系统的了解，也并非在浪费光阴一无所获。

关于实验室：小导师并不是SLAM方向，而且实验室也只有我一个人进行这个方向的工作，上无师哥师姐，下无师弟师妹，有时感觉整个学习过程并不顺畅，但是好在小导师为人随和，而且对我尽力帮助：需要设备时买了$695的DUO MLX（跑过几次，后来因为短期内不再需要双目数据，给它打印了个3D盒子之后就一直在抽屉里:( )；需要指导时带我与联想上海研究院的项目leader见面让我咨询；同时带着我们去了不少AR/VR方向的公司参观（对实验室的强大慢慢有了了解），了解商业领域的发展情况；实验室的杂活儿（项目申请，报账等等）从未让我们做过，发钱让学生安心看论文准备项目的导师越来越珍贵了~ SLAM方向已有数十年发展历史，网上也有很多资料和开源代码（清华的高翔博士等人创立的SLAM学习群和微信公众号对自己的学习帮助良多），自己也腆着脸贡献了一点点东西：PTAM类图，SVO类图。

牢骚发过了，但是该做的工作还是需要继续。最近发现对SLAM的很多基础知识已经比较模糊，知识尚未形成系统化的结构，因此想把已有的SLAM基础知识进行整理，供自己回顾同时分享给其他同在一坑的朋友。

资源

SLAMCN：国内一群SLAM爱好者和研究者共同维护的SLAMwiki页面，一些主流的slam方法和相关学习资料都可以在这里找到，包括一些国内大牛的博客、经典SLAM文献及翻译等，主要内容是与VSLAM相关的。适合入门了解大致方向；
OpenSLAM：提供多种SLAM方法的开源代码及介绍，主流的SLAM算法在这一般都有源码；
MultipleViewGeometry-Prof. D. Cremers：慕尼黑工业大学教授Daniel Cremers的多视几何课程（YouTube源，其他源可在SLAMCN中找到，也可发邮件我传给你）；