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高翔视觉slam 14讲 配套套代码，每一章都有，有助于学习视觉SLAM

ROS通过RPLIDAR-A2实现Gmapping，其中包括机器人描述文件、模型文件、导航文件、运动控制文件等，可有效帮助ROS-SLAM初学者进行基本学习

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标准数据集是由澳大利亚地面机器人中心（提供的，由其学者分别在大学停车场和维多利亚公园中驾驶图中所示的自主地面车辆进行实地采集得到，分别称为“”停车场数据集和“”维多利亚公园数据集。

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经典的SLAM入门教程，以扩展卡尔曼滤波器为基础的SLAM算法理论，有条件可以看coursera相关课程。一共四讲，深入浅出解答了什么是SLAM的基本原理，并有配套作业和matlab代码，供测试。

本文主要研究基于里程计和单目视觉传感器的地面车辆定位与地图构建问题。为了提高地面车辆视觉估计的精度，研究人员利用了近似平面运动的约束，并且通常将其作为SE（3）姿态的随机约束来实现。本文提出了一种在se（2）上直接参数化地面车辆姿态的简单算法。该方法不忽略se（2）运动扰动，而是将其引入一个新的se（2）-xyz约束的综合噪声项中，通过图像特征测量将se（2）姿态和3d地标关联起来。对于里程测量处理，我们还提出了一种有效的se（2）预积分算法。利用这些约束条件，以一种常用的图优化结构，开发了一个完整的视觉里程定位与映射系统。在工业室内环境下的实际实验验证了该方法在精度和鲁棒性方面的优越性。