一,入门篇
1. Andrew Davison的课程: http://www.doc.ic.ac.uk/~ajd/Robotics/index.html
AD在在week 8里面推荐了slam的两个入门 Tutorial 1 和Tutorial 2
2. Tutorial的两篇文章文笔灰常秀丽,但是不操作还是云里雾里:
所以这里有一个瑞士苏黎世理工的学生练习
大家把excise 3:SLAM(EKF)做了,也就差不多了解些slam的原理了
关于练习3的答案,我过几天上传好, 答案
3. 对于我这个学渣来说,EKF其实还是比较难理解,所以推荐一本书,详见第三章,学霸无视
二、现有资源
1. OpenSLAM:https://openslam.org/
这个网站中含有很多slam方面的资料,编写的程序也各有不同,很权威
2. Kitti这个图库,大家可以下载做simulation:http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/
3. 个人感觉exercise 3练习后,可以选择 Javier Civera 的程序进行试手,感觉灰常不错。注意对calibration的调整
http://webdiis.unizar.es/~jcivera/code/1p-ransac-ekf-monoslam.html
4. 对于JC的1p RANSAC-monoSLAM有一定了解了,可以试试用SURF去实现
这里有个南理工哥们的论文还不错,可以参考 http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10288-1012319519.htm
三、有用的书籍
1. Multiple View Geometry in Computer Vision Second Edition ,http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/hzbook/
计算机视觉方面大神级别的书,也有中文版,点此下载中英文双版
2. Robotics Vision and Control , pdf下载:http://robotics.itee.uq.edu.au/~metr4202/tpl/Robotics%20Vision%20&%20Control.pdf
通过MATLAB几乎把机器人学给贯穿了,里面每章节都有对应的Code,关于里面Matlab的codes,需要留言
澳大利亚昆士兰理工大学的Peter Corke是机器视觉领域的大牛人物,他所编写的Robotics, vision and control一书更是该领域的经典教材
配套有matlab工具箱。工具箱分为两部分,一部分为机器人方面的,另一部分为视觉方面的工具箱
源代码都是开放免费下载的: http://petercorke.com/Toolbox_software.html
3. Probabilistic Robotics. 这本书是导师推荐的
他说这本书的理解要有很好的数学基础,大神一定要读,很多不懂的都会柳暗花明
http://www.probabilistic-robotics.org/
1. http://www.openslam.org/
各种实现的SLAM源码。
2. http://cres.usc.edu/radishrepository/view-all.php
一大波dataset
3. http://www-personal.acfr.usyd.edu.au/nebot/victoria_park.htm
4. Ronald Parr; (DP-SLAM创始者,从文章到数据,程序都公开的牛人)