SLAM 学习与开发经验分享
导语
毫无疑问，SLAM是当前最酷炫的技术.在这里，我给大家分享一些在学习SLAM的过程中的一些资料与方法（不断更新中...）
https://github.com/bmsleft/Lee-SLAM-source/blob/master/README.md
目录
- 入门
- 基础
- 进阶
- 优秀文章
- 技术博客
- 网站与研究组织
- 书籍与资料
- SLAM 方案
- 优秀案例
入门
视觉SLAM的基础知识-高翔(高翔博士)-----视频，吐血推荐
SLAM的前世今生 终于有人说清楚了(张一茗)
SLAM for Dummies（一本关于实时定位及绘图（SLAM）的入门指导教程） 提取码：k3r3
STATE ESTIMATION FOR ROBOTICS (吐血推荐) 提取码：y7tc
基础
数学基础
- 计算机视觉中的数学方法 提取码：afyg ----本书着重介绍射影几何学及其在视觉中的应用
- 视觉SLAM中的数学基础 第一篇----3D空间的位置表示
- 视觉SLAM中的数学基础 第二篇----四元数
- 视觉SLAM中的数学基础 第三篇----李群与李代数
- 李群和李代数 提取码：92x2
语言编程基础
- 菜鸟教程----学习C++与python基础语法
- python计算机视觉编程 提取码：kyt9
- OpenCV3编程入门_毛星云编著----C++实现 提取码：qnms
计算机视觉基础
- 计算机视觉算法与应用中文版 提取码：b8y1
- 特征提取与图像处理 提取码：hgy2
- 机器视觉算法与应用 提取码：hxgn
泡泡机器人SLAM 优质视频课程----视觉slam十四讲
- 视觉slam十四讲1-2 引言与概述
- 视觉SLAM十四讲（第三章）
- 视觉slam第4章
- 视觉SLAM十四讲-第五章-相机与图像
- 视觉SLAM十四讲-第六章-非线性优化
- 视觉SLAM十四讲-第七章-视觉里程计一
Python + SLAM
进阶
一步步实现SLAM系列教程
SLAM最终话：视觉里程计(高翔博士)
双目视觉里程计(谢晓佳-视频)
视觉SLAM中的矩阵李群基础(王京-视频)
路径规划(王超群-视频)
优化与求解(刘毅-视频)
直接法的原理与实现(高翔-视频)
Course on SLAM 提取码：i94s
激光SLAM(王龙军)
我们如何定位SLAM？——关于技术创新、产品开发和管理的经验和教训
优秀文章
泡泡机器人SLAM优秀技术文章
SLAM刚刚开始的未来(张哲)
技术博客
半闲居士----高翔博士的SLAM博客（力推）
网站与研究组织
泡泡机器人----泡泡机器人是中国SLAM研究爱好者自发组成的团体，在自愿条件下分享SLAM相关知识，为推动国内SLAM研究做出一点小小的贡献。
ROSClub机器人俱乐部----这是一个完美的ROS机器人开发交流社区平台，在这里你可以找到你所要的！
SLAMCN-----SLAM精选国内外学习资源
openslam.org--A good collection of open source code and explanations of SLAM.(推荐)
Jianxiong Xiao (Professor X)---从事cv dl与slam相结合的多项研究.
Chuck Palumbo----需要翻墙
Alexander Grau's blog----博客里有很多关于机器人, SLAM, 传感器等技术
Autonome and Perceptive Systemen---research page at University of Groningen about visual SLAM.
SLAM Summer School----https://github.com/kanster/awesome-slam#courses-lectures-and-workshops
书籍与资料
工业机器人视觉系统组成及介绍(fu78)
深度学习（zyn2）
svo_lsd(uyce)
MEMS IMU的入门与应用 - 胡佳兴(vt6m)
双目视觉里程计(27jk)
高精度实时视觉定位的关键技术研究(yrct)
ORB-SLAM2源码详解(su4r)
ORB-SLAM2源码详解-补充H矩阵分解(vjik)
激光slam(9dqd)
图像特征的非刚性匹配(w85h)
orb-slam7.1简单重构泡泡(b7fx)
英文版（有些需翻墙）
- Current trends in SLAM---关于DTAM,PTAM,SLAM++等系统的对比
- The scaling problem----针对SLAM计算量过大的问题进行讲解
- slamtute1--The Essential Algorithms
- A random-finite-set approach to Bayesian SLAM
- On the Representation and Estimation of Spatial Uncertainty
- Past, Present, and Future of Simultaneous Localization And Mapping: Towards the Robust-Perception Age(2016)
- Direct Sparse Odometry
- Modelling Uncertainty in Deep Learning for Camera Relocalization
- Tree-connectivity: Evaluating the graphical structure of SLAM
- Multi-Level Mapping: Real-time Dense Monocular SLAM
- State Estimation for Robotic -- A Matrix Lie Group Approach
- Probabilistic Robotics----Dieter Fox, Sebastian Thrun, and Wolfram Burgard, 2005
- Simultaneous Localization and Mapping for Mobile Robots: Introduction and Methods
- An Invitation to 3-D Vision -- from Images to Geometric Models----Yi Ma, Stefano Soatto, Jana Kosecka and Shankar S. Sastry, 2005
SLAM 方案
ORB-SLAM
- ORB-SLAM（一）简介
- ORB-SLAM（二）性能
- ORB-SLAM（三）地图初始化
- ORB-SLAM（四）追踪
- ORB-SLAM（五）优化
- ORB-SLAM（六）回环检测
- ORB_SLAM 初接触
- ORB_SLAM 初接触2
- ORB_SLAM - 3：和markerless AR的结合
- ORB_SLAM - 4：卡片地图预先创建
- ORB_SLAM - 5：SLAM多目标添加
- 运行ORB-SLAM笔记_编译篇（一）----Being_young
- 运行ORB-SLAM笔记_使用篇（二）----Being_young
- ORB-SLAM----ORB-SLAM 官方网站
- ORB-SLAM：精确多功能单目SLAM系统----中文翻译
- 视觉SLAM实战：ORB-SLAM2 with Kinect2
- ORB-SLAM--- 让程序飞起来
- ORB-SLAM 笔记
RGB-SLAM
- 视觉SLAM实战（一）：RGB-D SLAM V2
- 一起做RGB-D SLAM (2)
- 一起做RGB-D SLAM (3)
- 一起做RGB-D SLAM (4)
- 一起做RGB-D SLAM (5)
- 一起做RGB-D SLAM (6)
- 一起做RGB-D SLAM(7) （完结篇）
- 一起做RGB-D SLAM(8) （关于调试与补充内容）
- 一起做RGB-D SLAM (9)--问题总结
PTAM单目
LSD-SLAM
- LSD-SLAM深入学习（1）-基本介绍与ros下的安装
- LSD-SLAM深入学习（2）-算法解析
- LSD-SLAM深入学习（3）-代码解析
- LSD-SLAM: Large-Scale Direct Monocular SLAM----Computer Vision Group
- lsd-slam源码解读第一篇:Sophus/sophus
- lsd-slam源码解读第二篇:DataStructures
- lsd-slam源码解读第三篇:算法解析
- lsd-slam源码解读第四篇:tracking
- lsd-slam源码解读第五篇:DepthEstimation
- sd-slam源码解读第六篇:GlobalMapping
DSO单目
- DSO: Direct Sparse Odometry
- DSO论文速递（一）----泡泡机器人
- DSO论文速递（二）----泡泡机器人
- DSO论文速递（三）----泡泡机器人
- DSO 初探----白巧克力亦唯心
- 基于视觉+惯性传感器的空间定位方法
SVO单目
DTAM
- OpenDTAM----An open source implementation of DTAM
优秀案例
ORB_SLAM----多功能和单目的SLAM框架
ORB_SLAM2----Real-Time SLAM for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras, with Loop Detection and Relocalization Capabilities
LSD-SLAM----很有名的，不多解释了
DVO-SLAM----Dense Visual Odometry and SLAM
RGBD-SLAM2----RGB-D SLAM for ROS
SVO----Semi-Direct Monocular Visual Odometry
G2O----A General Framework for Graph Optimization
cartographer----这是一个提供实时SLAM在2D和3D的跨多个平台和传感器配置。
slambook----高翔博士的SLAM书籍中的code
slamhound----Slamhound rips your namespace form apart and reconstructs it.
ElasticFusion----Real-time dense visual SLAM system
ORB_SLAM_iOS----ORB_SLAM for iOS
ORB_SLAM2_Android----a repository for ORB_SLAM2 in Android
Kintinuous----Real-time large scale dense visual SLAM system
ScaViSLAM----This is a general and scalable framework for visual SLAM. It employs "Double Window Optimization" (DWO).
