SLAM学习资料整理

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书籍:
1.必读经典
Thrun S, Burgard W, Fox D. 《Probabilistic robotics》[M]. Cambridge, USA: MIT Press, 2005
《Principles of Robot Motion Theory,Algorithms and Implementation》
2.有很多期,跟着会议一起出的文集
《Robotics: Science and Systems》. Cambridge, USA: MIT Press
3.入门书籍,简单实现及代码
《SLAM for Dummies》
4.SLAM入门教材吐血推荐,对深入理解SLAM实质非常有帮助
《STATE ESTIMATION FOR ROBOTICS》
5.作者Joan Sola关于Graph-SLAM的教程,包含位姿变换、传感器模型、图优化以及SLAM中的稀疏性求解
《Course on SLAM》
6.加州伯克利的一本2D LIDAR SLAM小书
《Loop Closure Transformation Estimation and Verification Using 2D LiDAR Scanners》
 
公开课:
1.内含大量SLAM公开课相关资料(PPT、音视频文件)
2.YouTube的Cyrill Stachniss主页(课堂讲授SLAM的视频集)
3.内含Andrew Davison的SLAM公开课资料
 
网站:
1.大量优秀代码和框架,权威资料
2.MRPT库官方网站,有MRPT相关文档和最新下载
3.中文SLAM技术交流网站,将最新进展和相关解决方案链接在里边,还有知名博客、公众号、实验室、数据集等资料,强烈推荐的一个网站
4.维基百科的SLAM介绍,里边有SLAM的发展综述和大量参考文献
5.ROS官网
 
博客:
1.半闲居士,高翔博士的博客,SLAMCN的创始人,内含大量干货(以视觉SLAM为主)
2.一个国外的路径规划算法网站(包含一些可交互演示的小工具)
对应这个网站中的寻路算法的中文翻译博文(12篇)
3.泡泡机器人SLAM公众号(内含泡泡机器人公开课),专题讲解,有PPT和Video
4.知行合一,内含Graph SLAM tutorial:从推导到应用、Mono SLAM理论基础等一些理论推导
5.Sebastian Thrun领导的斯坦福大学机器人研究团队主页
 
会议:
IEEE International Conference on Robotics and Automation(ICRA)
IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems(IROS)
International Symposium on Robotics Research
Robotics: Science and Systems Conference(RSS)
IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR)
 
期刊:
IEEE Robotics and Automation Magazine
IEEE Transactions on Robotics
International Journal of Robotics Research
Robotics and Autonomous Systems
Journal of Field Robotics
 
大牛:
1.Sebastian Thrun(署名Thrun S,斯坦福大学)
2.Andrew Davison(牛津大学)
3.Tim Beily 及所在的 悉尼大学一些研究者
4.Giorgio Grisetti、Cyrill Stachniss、Wolfram Burgard (GridMapping 算法及概率机器人一书作者)
5.M. Montemerlo、Dirk Haehnel、Sebastian Thrun (FastSLAM创始者,理论水平和实际应用能力非常强)。参加过DARPA的智能车挑战赛,取得最好成绩。
6.Austin Eliazar、Ronald Parr (DP-SLAM创始者,从文章到数据,程序都公开的牛人)
http://www.cs.duke.edu/~eliazar
http://www.cs.duke.edu/~parr
7.以Jose Neira和Jose luis Blanco为代表的一批西班牙学者.
8.Andrew Davison 视觉SLAM领域的权威。
9.John Leonard 侧重于应用。目前主要在做水下SLAM的项目。参加过DARPA的智能车挑战赛。
http://cml.mit.edu/~jleonard
posted @ 2016-10-09 16:48  wen_hust  阅读(...)  评论(... 编辑 收藏