《视觉SLAM十四讲（高翔）》高清中文版PDF 1

《视觉SLAM十四讲》是一本深入探讨视觉Simultaneous Localization And Mapping（SLAM）的书籍，由高翔和张涛合著。该书旨在从理论到实践全面讲解SLAM技术，适合对机器人导航、自动驾驶或计算机视觉感兴趣的读者。书中不仅涵盖了SLAM的基本概念和框架，还涉及了相关数学理论和编程实践。 书中的“前言”部分介绍了本书的宗旨和使用方法。作者强调，本书旨在讲解SLAM的核心思想和技术，并提供了相应的代码资源供读者实践。本书适合有基本计算机科学背景，对SLAM有一定了解的读者，同时也适合初学者作为入门教材。风格约定部分则明确了书中的术语和表达规范，帮助读者更好地理解内容。 在“初识SLAM”一章中，作者通过“小萝卜”的例子生动地引入了SLAM的问题。SLAM的经典框架包括视觉里程计（Visual Odometry，VO）、后端优化、回环检测和建图四个主要部分。视觉里程计用于实时估计相机的运动，后端优化则对估计结果进行全局优化，以提高精度。回环检测是解决SLAM中闭环问题的关键，防止地图漂移。建图则是构建环境的3D模型。SLAM问题可以用数学模型表述，通常涉及到概率论和优化理论。 接下来，书中详细讲解了三维空间刚体运动的相关知识，如旋转矩阵、旋转向量、欧拉角和四元数。这些是描述相机在空间中运动的基础，也是SLAM算法中不可或缺的部分。此外，还介绍了相似、仿射和射影变换，以及如何使用Eigen这样的数学库进行实际操作。 第四章引入了李群和李代数的概念，这是描述连续旋转和平移变换的重要数学工具。指数与对数映射、李代数求导与扰动模型等内容，为理解和实现高效的SLAM算法提供了理论基础。Sophus库的实践应用让读者能够将这些理论应用于实际编程。 第五章详细阐述了相机模型和图像处理，包括针孔相机模型、畸变校正、双目和RGB-D相机模型。这些内容是视觉SLAM中的基础，因为它们直接决定了如何从图像数据中提取有用的信息。此外，书中还介绍了如何使用OpenCV库处理图像和拼接点云。 第六章探讨了非线性优化在SLAM中的应用，如状态估计问题、最大后验和最大似然估计，以及非线性最小二乘优化算法如高斯-牛顿法和列文伯格-马夸特法。这部分内容是SLAM算法求解过程中至关重要的步骤，确保了相机轨迹和地图的精确估计。 《视觉SLAM十四讲》不仅涵盖了SLAM的理论基础，还注重实践操作，通过实例和代码讲解，使读者能够逐步掌握这一领域的知识，从而能够设计和实现自己的SLAM系统。无论是理论学习还是实践经验，对于希望深入了解SLAM技术的读者来说，这本书都是一份宝贵的资源。