内容简介 《视觉SLAM十四讲:从理论到实践》是面向机器人、计算机视觉和自主导航领域的重要专著,系统地介绍了视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping,同时定位与地图构建)的核心理论与工程实践。全书共分14讲,从基础的数学工具入手,涵盖李群与李代数、相机模型、非线性优化、特征点法、直接法等关键技术,并深入讲解回环检测、地图重建、后端优化等高级议题。
本书以“理论与实践并重”为特色,每一讲均配有完整的代码示例和实验,使用C++和开源库(如Eigen、OpenCV、g2o、Ceres等)实现。读者可通过实际运行程序,直观理解SLAM算法的原理与实现细节。书中还讨论了视觉SLAM在无人驾驶、增强现实、机器人导航等领域的应用前景。
作为国内SLAM领域的经典教材,本书既适合计算机视觉、机器人学方向的研究生和科研人员阅读,也适合希望入门视觉SLAM的工程技术人员参考。作者高翔博士团队结合多年研究经验,以深入浅出的方式降低了学习门槛,同时保持了技术内容的严谨性与前沿性。
目录
内容简介 阅读须知 第1讲 预备知识 1.1 本书讲什么 1.2 如何使用本书 1.3 风格约定 第2讲 初识SLAM 2.1 引子:小萝卜的例子 2.2 经典视觉SLAM框架 2.3 SLAM问题的数学表述 2.4 实践:编程基础 第3讲 三维空间刚体运动 3.1 旋转矩阵 3.2 实践:Eigen 3.3 旋转向量和欧拉角 3.4 四元数 3.5 *相似、仿射、射影变换 3.6 实践:Eigen几何模块 3.7 可视化演示 第4讲 李群与李代数
4.1 李群与李代数基础 4.2 指数与对数映射 4.3 李代数求导与扰动模型 4.4 实践:Sophus 4.5 *相似变换群与李代数 4.6 小结 第5讲 相机与图像 5.1 相机模型 5.2 图像 5.3 实践:图像的存取与访问 5.4 实践:拼接点云 第6讲 非线性优化 6.1 状态估计问题 6.2 非线性最小二乘 6.3 实践:Ceres 6.4 实践:g2o 6.5 小结 第7讲 视觉里程计1 7.1 特征点法 7.2 实践:特征提取和匹配 7.3 2D-2D:对极几何 7.4 实践:对极约束求解相机运动 7.5 三角测量 7.6 实践:三角测量 7.7 3D-2D:PnP 7.8 实践:求解PnP 7.9 3D-3D:ICP 7.10 实践:求解ICP 7.11 小结 第8讲 视觉里程计2 8.1 直接法的引出 8.2 光流(OpticalFlow) 8.3 实践:LK光流 8.4 直接法(DirectMethod) 8.5 实践:RGB-D的直接法 第9讲 实践:设计前端 9.1 搭建VO框架 9.2 基本的VO:特征提取和匹配 9.3 改进:优化PnP的结果 9.4 改进:局部地图 9.5 小结 第10讲 后端1 10.1 概述 10.2 BA与图优化 10.3 实践:g2o 10.4 实践:Ceres 10.5 小结 第11讲 后端2 11.1 位姿图(PoseGraph) 11.2 实践:位姿图优化 11.3 *因子图优化初步 11.4 *实践:gtsam 第12讲 回环检测 12.1 回环检测概述 12.2 词袋模型 12.3 字典 12.4 相似度计算 12.5 实验分析与评述 第13讲 建图 13.1 概述 13.2 单目稠密重建 13.3 实践:单目稠密重建 13.4 实验分析与讨论 13.5 RGB-D稠密建图 13.6 *TSDF地图和Fusion系列 13.7 小结 第14讲 SLAM:现在与未来 14.1 当前的开源方案 14.2 未来的SLAM话题 附录A 高斯分布的 附录B ROS入门 参考文献
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