第一讲 导论（1）
之前简单阅读了一些杂乱信息，没有集中精神，没有定个目标，效率低下，感觉都是一知半解。今天开始学习slam，写写日记顺便督促一下自己，也希望能帮助到有缘的读者。
开始之前，谈谈目标：先自己做一个扫地机器人吧
一、SLAM在做什么
1、定位：
（1）这里的定位，即可以是特定环境中的相对位置（比如把房间沿Z轴旋转180度，扫地机器人依然能正确定位），也可以是相对地球的绝对位置（比如无人机）。
（2）其它传感器（如摄像机）对环境建模，不同传感器的建模结果自然不同。
2、地图构建：包含路线及沿途环境信息
3、重要基础：
（1）计算机理解世界：计算机中所有东西表达方式都是矩阵，它通过‘以概率学建模为基础’的人工智能、机器学习，从矩阵中提取物体、人脸、声音、文字等信息，从而理解这个世界。
（2）建模理论：重点是概率建模，人工智能、机器学习。
（3）本书以视觉SLAM为核心目标来展开。
二、本书大致内容
1、包括数学基础、SLAM技术。每一章都有理论和实践部分。
2、代码以github上为准，书上只是意思意思，而且代码可能会持续更新。
3、小型工具库在thirdpart目录中，中大型工具库，需要自己安装。
4、阅读之前的知识准备：
（1）高数、代数、概率
（2）C++
（3）linux
5、阅读建议：
（1）概念要理解性记忆，不用太注重细节，否则读不下去
（2）习题一定要完成
（3）不妨先把目录背下来吧，公交车上回忆起来也可以系统一些
三、书上建议的课外资料（持续更新）
1、《概率机器人》
2、《计算机视觉中的多视图几何》
3、《机器人中的状态估计》
4、重点提及的库：Eigen、OpenCV、PCL、、g2o、Ceres
5、
四、网络上不错的笔记（持续更新）：
1、http://blog.csdn.net/david_han008/article/details/53560736
