超全 SLAM 学习资源汇总

经常有人问到关于如何学习 SLAM 的问题，阿木实验室特意为准备入门 SLAM 的新手，整理了一份超全的 SLAM 学习资源汇总，希望能够助你快速入门 SLAM。

超全 SLAM 学习资源汇总

SLAM学习书籍：

• 《Linear Algebra Done Right》线性代数
• 《Sparse Matrix》 稀疏矩阵 参考TIM DAVIS 的个人课程 CSCE689:Sparse Matrix Algorithms
• 《Principles of Robot Motion Theory，Algorithms and Implementation》 作者 Sebastian THRUN 必读经典
• 《Probabilistic robotics》 作者 Sebastian THRUN
• 《Robotics: Science and Systems》. Cambridge, USA: MIT Press会议进展网站http://www.roboticsproceedings.org/
• 《SLAM for Dummies》入门书籍，简单实现及代码
• 《STATE ESTIMATION FOR ROBOTICS》SLAM 入门教材吐血推荐，对深入理解SLAM实质非常有帮助
• 《Course on SLAM》作者 Joan Sola 关于 Graph-SLAM的教程，包含位姿变换、传感器模型、图优化以及SLAM中的稀疏性求解。
• 《Loop Closure Transformation Estimation and Verification Using 2D LiDAR Scanners》加州伯克利的一本2D LIDAR SLAM小书
• 《Multiple View Geometry in Computer Vision》
• 《视觉SLAM十四讲 从理论到实践》 作者：高翔 张涛

SLAM公开课：

• 1.内含大量SLAM公开课相关资料（PPT、音视频文件）
  http://ais.informatik.uni-freiburg.de/teaching/ws15/mapping/
• 2.YouTube的Cyrill Stachniss主页（课堂讲授SLAM的视频集）
  https://www.youtube.com/channel/UCi1TC2fLRvgBQNe-T4dp8Eg
• 3.内含Andrew Davison的SLAM公开课资料
  http://www.doc.ic.ac.uk/~ajd/Robotics/index.html

国外机器人/移动机器人相关视频：

• 苏黎世理工的 Robot 课程：
  https://asl.ethz.ch/education/lectures/autonomous_mobile_robots/spring-2020.html
• CS 287: Advanced Robotics, Fall 2015：
  https://people.eecs.berkeley.edu/~pabbeel/cs287-fa15/
• Introduction to Mobile Robotics - SS 2015：
  http://ais.informatik.uni-freiburg.de/teaching/ss15/robotics/index_en.php
• Autonome Intelligente Systeme:
  https://www.informatik.uni-augsburg.de/lehrstuehle/hcm/lectures/archive/2002ws/ias/

SLAM 学习网站：

• 大量优秀代码和框架，权威资料:
  http://www.openslam.org/
  https://github.com/Ewenwan/MVision
• MRPT库官方网站，有MRPT相关文档和最新下载:
  http://www.mrpt.org/
• 中文SLAM技术交流网站，将最新进展和相关解决方案链接在里边，还有知名博客、公众号、实验室、数据集等资料，强烈推荐的一个网站。
  http://www.slamcn.org/index.php/
• 维基百科的SLAM介绍，里边有SLAM的发展综述和大量参考文献:
  https://en.wikipedia.org/wiki/Si ... ping#External_links
• ROS官网：http://www.ros.org/

期刊：

• IEEE Robotics and Automation Magazine
• IEEE Transactions on Robotics
• International Journal of Robotics Research
• Robotics and Autonomous Systems
• Journal of Field Robotics

SLAM开源代码：

• ORB-SLAM ：https://github.com/raulmur/ORB_SLAM
• LSD-SLAM：https://github.com/tum-vision/lsd_slam
• ORB-SLAM2：https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2
• DVO（密集视觉测距）：https://github.com/tum-vision/dvo_slam
• SVO（半直接单眼视觉测距）：https://github.com/uzh-rpg/rpg_svo
• G2O（一般图优化）：https://github.com/RainerKuemmerle/g2o
• RGBD-SLAM：（https://github.com/felixendres/rgbdslam_v2）

开源代码repo 说明：

• gmapping

  • ROS封装的gmapping节点：https://github.com/ros-perception/slam_gmapping
  • gmapping的实现源码：https://github.com/ros-perception/openslam_gmapping

• Hector：https://github.com/tu-darmstadt-ros-pkg/hector_slam

• karto

  • ROS封装的karto节点：https://github.com/ros-perception/slam_karto
  • karto内部实现：(1) https://github.com/ros-perception/open_karto
    (2) https://github.com/skasperski/navigation_2d

• cartographer

  • 算法实现：(1) https://github.com/googlecartographer/cartographer
    (2) https://github.com/googlecartographer/cartographer_ros

主流开源SLAM方案：

• PTAM(单目) ：http://www.robots.ox.ac.uk/~gk/PTAM/
• MonoSLAM(单目)：https://github.com/hanmekim/SceneLib2
• Elastic Fusion(RGBD):
  • Open source code：https://github.com/mp3guy/ElasticFusion
• Kintinous(RGBD):Open source code：https://github.com/mp3guy/Kintinuous
• RGBD-SLAM-V2: Open source code：https://github.com/felixendres/rgbdslam_v2
• RTAB-MAP: Code：https://github.com/introlab/rtabmap

其他网络资源：

• 半闲居士：https://www.cnblogs.com/gaoxiang12/ 高翔博客
• 知行合一：https://blog.csdn.net/heyijia0327 贺一家博客
• SLAM 开发学习资源与经验分享：https://github.com/GeekLiB/Lee-SLAM-source
• 路径规划算法：https://www.redblobgames.com/ 有一些可交互演示的小工具
• 斯坦福大学机器人研究团队：http://robots.stanford.edu/