如何从零开始系统化学习视觉SLAM？
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什么是SLAM？
SLAM是 Simultaneous Localization And Mapping的 英文首字母组合，一般翻译为：同时定位与建图、同时定位与地图构建。虽然听起来比较拗口，但SLAM却是三维视觉的核心技术，广泛应用于AR、自动驾驶、智能机器人、无人机等前沿热门领域。可以说凡是具有一定行动能力的智能体都拥有某种形式的SLAM系统。关于SLAM的具体应用场景介绍可以看《SLAM有什么用？》
SLAM是计算机视觉技术的下一个风口
相比于计算机 视觉领域的另一个热门：深度学习，SLAM技术尚处于技术爆发前期。这是因为：
在学术研究 方面：从最近几年计算机视觉的三大顶级会议CVPR, ICCV, ECCV 录用论文来看，以SLAM技术为核心的三维视觉论文正在快速增长；
在硬件设备方面：以双目相机、深度相机为代表的消费级3D相机最近几年发展迅猛，国内外已经形成了成熟的产业链。3D相机在智能手机、智能眼镜等设备上应用越来越多，以手机为例，苹果、华为、小米、OPPO、VIVO等手机大厂都在积极推动深度相机在手机上的普及。
在应用场景方面：最近几年无人机，智能机器人，自动驾驶汽车，AR设备的快速发展也极大促进SLAM技术在现实场景中的应用。
雷军说，站在时代的风口，猪都能飞起来。可以预见，SLAM技术是计算机视觉技术继深度学习后的下一个爆发的风口，关于这方面详情见《为什么要学SLAM？》。
学习SLAM如何入门？
那么，想要学习SLAM如何入门呢？
我们还是先拿深度学习做个对比。从研究角度出发，深度学习相对容易入门，这是由于深度学习本身黑盒子的特点，很多从业者不需要了解图像处理、计算机视觉的基础知识便可以得到一个相对较好的结果，因此入门门槛并不是很高。但事情都具有两面性，门槛越低的行业，也容易被替代。
而学习SLAM则需要具备三维空间刚体变换、相机成像模型、特征点提取与匹配、多视角几何、非线性优化等内容。这对于非该领域的从业者来说算是较高的门槛，也需要花费不少的时间来打基础。这个过程可能比较痛苦，但是熬过了这个过程，你就拥有了自己独有的核心竞争力，不用担心轻易被取代，未来会有非常强的竞争力。
但是目前关于SLAM学习的资料不多，而且参差不齐，初学者推荐高翔的《视觉SLAM十四讲》，该书也是本教程的必备参考书籍，虽然本书写的已经比较基础，但很多小伙伴在学习期间仍然会遇到很多困难：公式看不懂，代码不会写，不知道怎么入手等，白白浪费了时间和精力，甚至因此放弃了该方向的研究，白白错过了时代的风口。
有没有好的入门方法？
首先，我们来看看入门都需要哪些知识。这篇文章告诉你《学习SLAM到底需要学什么？》，以下是笔者所总结的SLAM学习的知识树：
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《从零开始学习SLAM》知识星球
星主是中科院毕业博士，目前在某CV公司从事视觉SLAM相关研究工作。星球主要有以下几个亮点：
1、技术介绍全面，不枯燥。该系列从最基础的知识开始介绍，一次只介绍一个具体的知识点，以形象生动的公众号图文结合视频课程，一点点深挖SLAM的各个重要技术点。有效期一年（从加入时间开始往后一年有效，到期仍可查看之前所有内容，查看新内容需续费），平时忙也没关系，有空可以反复看。
2、有习题，重视实践。笔者会根据不同知识点设计一些实用性的练习题（推导、编程等），俗话说，光看不做假把式，适当的练习能够加深读者的理解，把知识消化吸收为自己所用。
3、高质量的交流学习社区。练习题参考答案都会放到知识星球「从零开始一起学习SLAM」里，并会根据作业情况进行不定期讲解。星球内所有成员都可以进行发布问题、分享知识、上传资源、点赞、留言、赞赏、收藏等操作。而所有的交流讨论、资源分享等都可以沉淀下来并方便日后查询。遇到问题可以在星球里免费提问，星主看到后会及时答疑解惑 。
4、精选SLAM常见面试题，定期发布在星球里，引导大家讨论，并提供参考答案，帮助找工作的同学从容面试。目前已经有几十条SLAM常见面试题目和详细解答。
SLAM学习大纲
工具类
1、 熟悉Linux指令及基本操作
2、 熟悉Cmake基本操作
3、 熟悉C++编程，能看懂会使用C++11新特性
4、 熟悉Clion集成开发环境
5、 熟练掌握计算机视觉库OpenCV
6、 熟练掌握几何库Eigen
7、 熟练掌握李代数库Sophus
8、 熟练掌握点云库PCL
9、熟练掌握图优化库G2o
10、 熟练掌握非线性优化库Ceres
。。。
基础知识
1、 SLAM发展概况，宏观了解SLAM应用场景
2、 使用齐次坐标的原因及应用
3、 三维空间刚体旋转的表示方法，重点是四元数、旋转矩阵
4、 李群李代数在SLAM中的应用背景、推导关键公式
6、 双目相机模型
7、 RGB-D相机成像原理
8、 点云处理
9、 相机畸变模型及去畸变方法
10、对极几何
11、单应矩阵
12、相机标定
13、特征点提取、匹配、筛选
14、视觉里程计
15、梯度下降、牛顿法、高斯牛顿、LM、图优化方法
16、PNP、ICP、Bundle Adjustment
17、回环检测
。。。
亮点
1、 优秀论文讲解
2、 RGB-D稠密重建
3、 点云网格化
4、 三维模型重建
5、 从零开始手写一个完整SLAM
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注：
1、 新进星球的同学可以关注 置顶的“内容快速导航”，尽早跟上节奏。
2、 一般隔一段时间会集中视频讲解一下作业，梳理一下常见问题和注意事项，所以大家没提交作业的尽早提交哈。做的不好没关系，关键要真的去做作业。
3、 本课程优势：
会增加比较实用的知识（如点云处理、三维重建等）和编程经验（调试方法、容易出错点讲解）
练习题实用性强，所有提交的作业都会批改，及时指出错误，也可以从其他人的作业中发现不同的做法，快速提高
重点公式/代码细致讲解
循序渐进写出一个完整SLAM
研究方向选择、考研/考博、工作选择等问题都可以免费提问
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以下 是公众号部分文章：
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如何从零开始系统化学习视觉SLAM？
从零开始一起学习SLAM | 为什么要学SLAM？
从零开始一起学习SLAM | 学习SLAM到底需要学什么？
从零开始一起学习SLAM | SLAM有什么用？
从零开始一起学习SLAM | C++新特性要不要学？
从零开始一起学习SLAM | 为什么要用齐次坐标？
从零开始一起学习SLAM | 三维空间刚体的旋转
从零开始一起学习SLAM | 为啥需要李群与李代数？
从零开始一起学习SLAM | 相机成像模型
从零开始一起学习SLAM | 不推公式，如何真正理解对极约束?
从零开始一起学习SLAM | 神奇的单应矩阵
从零开始一起学习SLAM | 你好，点云
从零开始一起学习SLAM | 给点云加个滤网
从零开始一起学习SLAM | 点云平滑法线估计
从零开始一起学习SLAM | 点云到网格的进化
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