智能机器人方向大学本科部分教学素材整理（2018）

有趣免费的开源机器人课程实践指北-2019-

https://cloud.tencent.com/developer/article/1415255

15年底工作进入正轨，如今已经18年了，时间好快，过去的2年多，用一个词概括就是“狂躁”，折腾新课，到处出差学习，18年开始要专注于智能机器人的教学与科研工作了，三字目标：慢、简、静。欲速不达，精简目标，宁静致远。

所有课程需要依据发展补充和更新最新的内容，否则讲述过时的技术和知识，害人害己。

资讯信息类：知乎推荐、机器人网、ROS动态、雷锋网、cnBeta等。

智能机器人课程主要包括人工智能、机器人控制、SLAM技术、人机交互等很多内容，依据课程大纲进行更新和完善。

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cartographer

ORB_SLAM2

lsd_slam

slambook

slambook

This is the code written for my new book about visual SLAM called "14 lectures on visual SLAM" which was released in April 2017. It is highy recommended to download the code and run it in you own machine so that you can learn more efficiently and also modify it. The code is stored by chapters like "ch2" and "ch4". Note that chapter 9 is a project so I stored it in the "project" directory.

If you have any questions about the code, please add an issue so I can see it. Contact me for more information: gao dot xiang dot thu at gmail dot com.

These codes are under MIT license. You don't need permission to use it or change it. Please cite this book if you are doing academic work: Xiang Gao, Tao Zhang, Yi Liu, Qinrui Yan, 14 Lectures on Visual SLAM: From Theory to Practice, Publishing House of Electronics Industry, 2017.

In LaTeX: @Book{Gao2017SLAM, title={14 Lectures on Visual SLAM: From Theory to Practice}, publisher = {Publishing House of Electronics Industry}, year = {2017}, author = {Xiang Gao and Tao Zhang and Yi Liu and Qinrui Yan}, }

For English readers, we are currently translating this book into an online version, see this page for details.

Contents

• ch1 Preface
• ch2 Overview of SLAM & linux, cmake
• ch3 Rigid body motion & Eigen
• ch4 Lie group and Lie Algebra & Sophus
• ch5 Cameras and Images & OpenCV
• ch6 Non-linear optimization & Ceres, g2o
• ch7 Feature based Visual Odometry
• ch8 Direct (Intensity based) Visual Odometry
• ch9 Project
• ch10 Back end optimization & Ceres, g2o
• ch11 Pose graph and Factor graph & g2o, gtsam
• ch12 Loop closure & DBoW3
• ch13 Dense reconstruction & REMODE, Octomap

slambook (中文说明)

我最近写了一本有关视觉SLAM的书籍，这是它对应的代码。书籍将会在明年春天由电子工业出版社出版。

我强烈建议你下载这个代码。书中虽然给出了一部分，但你最好在自己的机器上编译运行它们，然后对它们进行修改以获得更好的理解。这本书的代码是按章节划分的，比如第二章内容在”ch2“文件夹下。注意第九章是工程，所以我们没有”ch9“这个文件夹，而是在”project“中存储它。

如果你在运行代码中发现问题，请在这里提交一个issue，我就能看到它。如果你有更多的问题，请给我发邮件：gaoxiang12 dot mails dot tsinghua dot edu dot cn.

本书代码使用MIT许可。使用或修改、发布都不必经过我的同意。不过，如果你是在学术工作中使用它，建议你引用本书作为参考文献。

引用格式： 高翔, 张涛, 颜沁睿, 刘毅, 视觉SLAM十四讲：从理论到实践, 电子工业出版社, 2017

LaTeX格式: @Book{Gao2017SLAM, title={视觉SLAM十四讲：从理论到实践}, publisher = {电子工业出版社}, year = {2017}, author = {高翔 and 张涛 and 刘毅 and 颜沁睿}, lang = {zh} }

目录

• ch2 概述，cmake基础
• ch3 Eigen，三维几何
• ch4 Sophus，李群与李代数
• ch5 OpenCV，图像与相机模型
• ch6 Ceres and g2o，非线性优化
• ch7 特征点法视觉里程计
• ch8 直接法视觉里程计
• ch9 project
• ch10 Ceres and g2o，后端优化1
• ch11 g2o and gtsam，位姿图优化
• ch12 DBoW3，词袋方法
• ch13 稠密地图构建

关于勘误，请参照本代码根目录下的errata.xlsx文件。此文件包含本书从第一次印刷至现在的勘误信息。勘误将随着书籍的印刷版本更新。

mrpt

awesome-slam

Awesome SLAM 

​

Simultaneous Localization and Mapping, also known as SLAM, is the computational problem of constructing or updating a map of an unknown environment while simultaneously keeping track of an agent's location within it.

News

• For researchers, please read the recent review paper, Past, Present, and Future of Simultaneous Localization And Mapping: Towards the Robust-Perception Age, from Cesar Cadena, Luca Carlone et al.

Table of Contents

• Books
• Courses, Lectures and Workshops
• Papers
• Researchers
• Datasets
• Code
• Miscellaneous
• Contributing

Books

• State Estimation for Robotic -- A Matrix Lie Group Approach by Timothy D. Barfoot, 2016
• Simultaneous Localization and Mapping for Mobile Robots: Introduction and Methods by Juan-Antonio Fernández-Madrigal and José Luis Blanco Claraco, 2012
• Simultaneous Localization and Mapping: Exactly Sparse Information Filters by Zhan Wang, Shoudong Huang and Gamini Dissanayake, 2011
• Probabilistic Robotics by Dieter Fox, Sebastian Thrun, and Wolfram Burgard, 2005
• An Invitation to 3-D Vision -- from Images to Geometric Models by Yi Ma, Stefano Soatto, Jana Kosecka and Shankar S. Sastry, 2005
• Multiple View Geometry in Computer Vision by Richard Hartley and Andrew Zisserman, 2004
• Numerical Optimization by Jorge Nocedal and Stephen J. Wright, 1999

Courses, Lectures and Workshops

• SLAM Tutorial@ICRA 2016
• Geometry and Beyond - Representations, Physics, and Scene Understanding for Robotics at Robotics: Science and Systems (2016)
• Robotics - UPenn on Coursera by Vijay Kumar (2016)
• Robot Mapping - UniFreiburg by Gian Diego Tipaldi and Wolfram Burgard (2015-2016)
• Robot Mapping - UniBonn by Cyrill Stachniss (2016)
• Introduction to Mobile Robotics - UniFreiburg by Wolfram Burgard, Michael Ruhnke and Bastian Steder (2015-2016)
• Computer Vision II: Multiple View Geometry - TUM by Daniel Cremers ( Spring 2016)
• Advanced Robotics - UCBerkeley by Pieter Abbeel (Fall 2015)
• Mapping, Localization, and Self-Driving Vehicles at CMU RI seminar by John Leonard (2015)
• The Problem of Mobile Sensors: Setting future goals and indicators of progress for SLAM sponsored by Australian Centre for Robotics and Vision (2015)
• Robotics - UPenn by Philip Dames and Kostas Daniilidis (2014)
• Autonomous Navigation for Flying Robots on EdX by Jurgen Sturm and Daniel Cremers (2014)
• Robust and Efficient Real-time Mapping for Autonomous Robots at CMU RI seminar by Michael Kaess (2014)
• KinectFusion - Real-time 3D Reconstruction and Interaction Using a Moving Depth Camera by David Kim (2012)
• SLAM Summer School organized by Australian Centre for Field Robotics (2009)
• SLAM Summer School organized by University of Oxford and Imperial College London (2006)
• SLAM Summer School organized by KTH Royal Institute of Technology (2002)

Papers

• Past, Present, and Future of Simultaneous Localization And Mapping: Towards the Robust-Perception Age (2016)
• Direct Sparse Odometry (2016)
• Modelling Uncertainty in Deep Learning for Camera Relocalization (2016)
• Large-Scale Cooperative 3D Visual-Inertial Mapping in a Manhattan World (2016)
• Towards Lifelong Feature-Based Mapping in Semi-Static Environments (2016)
• Tree-Connectivity: Evaluating the Graphical Structure of SLAM (2016)
• Visual-Inertial Direct SLAM (2016)
• A Unified Resource-Constrained Framework for Graph SLAM (2016)
• Multi-Level Mapping: Real-time Dense Monocular SLAM (2016)
• Lagrangian duality in 3D SLAM: Verification techniques and optimal solutions (2015)
• A Solution to the Simultaneous Localization and Map Building (SLAM) Problem
• Simulataneous Localization and Mapping with the Extended Kalman Filter

Researchers

United States

• John Leonard
• Sebastian Thrun
• Frank Dellaert
• Dieter Fox
• Stergios I. Roumeliotis
• Vijay Kumar
• Ryan Eustice
• Michael Kaess
• Guoquan (Paul) Huang
• Gabe Sibley
• Luca Carlone
• Andrea Censi

Europe

• Paul Newman
• Roland Siegwart
• Juan Nieto
• Wolfram Burgard
• Jose Neira
• Davide Scaramuzza

Australia

• Cesar Cadena
• Ian Reid
• Tim Bailey
• Gamini Dissanayake
• Shoudong Huang

Datasets

1. Intel Research Lab (Seattle)

Code

1. ORB-SLAM
2. LSD-SLAM
3. ORB-SLAM2
4. DVO: Dense Visual Odometry
5. SVO: Semi-Direct Monocular Visual Odometry
6. G2O: General Graph Optimization
7. RGBD-SLAM

Miscellaneous

Contributing

Have anything in mind that you think is awesome and would fit in this list? Feel free to send a pull request.

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网络安全 xcode android 编程算法 腾讯云开发者社区

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