【转载】从零开始一起学习SLAM

从零开始一起学习SLAM（1）为什么要学SLAM？
→SLAM的广阔应用前景。

从零开始一起学习SLAM（2）学习SLAM到底需要学什么？
→SLAM涉及的知识面——“SLAM知识树”；
→编程相关（电脑环境：推荐Ubuntu16.04；编程语言：C++；集成开发环境；编译工具cmake；第三方库）；
→数学相关；
→计算机视觉相关；
→开源代码（SLAM领域有很多优秀的开源代码：稀疏法ORB-SLAM2；半稠密法LSD-SLAM、DSO；稠密法：Elastic Fusion、Bundle Fusion、RGB-D SLAM V2；多传感器融合：VINS、OKVIS）
→数据集：主要列举几个主流的数据集

从零开始一起学习SLAM（3）SLAM有什么用？
→SLAM的用处、应用，SLAM和SFM的区别