解读《视觉SLAM十四讲》，带你一步一步入门视觉SLAM—— 前言

什么是SLAM

随着无人驾驶的发展，人们发现对于车辆外部环境的感知，以及车辆自身空间位置的确定变得尤为重要，知道外部环境就解决了“知彼”，而知道车辆本身在环境中的位置，就是“知己”，当我们达到“知己知彼”时，操控车辆在环境中运行，就显得游刃有余。
　　
　　其实我们可以想象一下我们自己在生活中行走时候的场景，我们首先观察环境，同时我们可以获得自己在环境中的位置，然后我们就可以大胆的向前走了，一边走一边再观察环境获得自己的位置，不断地往复，我们就可以在任何未知、复杂的环境中运动自如。
　　
　　而这个同时了解外部环境和自身定位的过程就叫做 SLAM,它 的英文全称是：Simultaneous Localization and Mapping，译作“同时定位与地图构建”。

SLAM的就业情况

自动驾驶的火热，就代表了SLAM的火热，现在（2019年）不管大小无人驾驶公司，基本都有SLAM的岗位，而且普遍工资都不低，对于一个应届的研究生，拿下三四十万的年薪并不是很难。SLAM相关的博士毕业生工资更是可观，前段时间VINS-MONO的作者，港科大沈邵劼组的博士秦通，拿到华为201万年薪的offer。当然这样的大牛是少数，但是也足以说明SLAM的火热。
　　
　　SLAM工程师的年薪之所以这么高，一方面是因为自动驾驶的火热，另一方面SLAM是一个门槛很高的方向，它的理论知识很多，而且有些十分抽象，并且国内现在做这个方向的人还不是很多。不像是深度学习一个月就能入门，立马就能着手做一些东西，SLAM可能学了一年，还会觉得自己好像啥也不会，连一个完整的简单代码都写不出来。

我的SLAM学习历程

我是研一下的时候开始接触并学习SLAM，当时我们组调研一些资料，最终确定学习视觉SLAM。从那时起我的主要经历就放在SLAM的学习上了。现在还有大半年我就毕业了，算来学习SLAM也有两年的时间了，尽管看上去两年时间挺长的，但是我的大部分时间都是在自学，所以期间走了不少弯路，直到现在我都不觉得自己已经入门SLAM了，我觉得我只是找到了一些学习SLAM的感觉了。
　　
　　趁着毕业之前最后一些时间，给自己定下一个目标，挤出一些时间来，总结一下自己SLAM上学到一些东西，一方面是将知识记录下来，另一方面也是将自己前期学习中留下的坑，填一填。

关于《视觉SLAM十四讲》

对于SLAM初学者，一本高质量内容友好的教材非常重要，我在学习SLAM的时候，高翔的《视觉SLAM十四讲 从理论到实践》，给了我巨大的帮助，这本书是国内目前能看到的SLAM教材中，我觉得它算的上是最全面，最通俗的一本教材了。有些人说它不好，不适合初学者，这也无可厚非，确实这本书，为了突出一些内容和节省篇幅，省掉了很多算法的介绍，初学者读起来，会很吃力。

比方说第七讲，

尺度不变性由构建图像金字塔，并在图像金字塔的每一层上检测角点来实现

尽管这一句话并没有几个字，但是这一句话中隐藏的算法知识非常多，首先我们要知道什么是尺度不变性，其次我们还要知道什么是图像金字塔，但是这些东西在书中并没有给出解释。
　　
　　像这样被省略掉的算法知识点很多，有些对于公式的推导也省略了一些过程，对于初学者的理解造成不少麻烦。我在初读这本书的时候，其中很多这样的知识令我困惑。经过一些时间的学习之后，对其中的内容有了一些了解，我想借此再次拜读一下这本书，对其中的一些内容进行解读，对于一句话就带过的，但是很重要的算法，进行进一步的扩充，对于一些代码，再加上更详细的注释。

希望我可以坚持住，直到写完整本书的内容解读，加油。

你所浪费的今天，是许多人祈求奢望的明天；你所面对的现在，是未来的你回不去的曾经。