视觉SLAM入门：理论与实践解析

视觉SLAM第一讲由清华大学高翔教授在2016年冬季授课，课程旨在探讨同时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)中的视觉部分。本课程着重于利用相机作为主要传感器，解决在未知环境中移动的主体如何通过图像数据来估计自身运动和构建环境模型的问题。 第一讲从引言开始，首先介绍了SLAM的基本概念，即在没有外部环境信息的情况下，通过运动过程中的传感器数据实时确定自身位置并创建地图。视觉SLAM的核心任务是相机运动估计和环境建模，其应用广泛，包括机器人导航、增强现实(AR)和虚拟现实(VR)、无人机控制以及自动驾驶等。 然而，视觉SLAM面临诸多挑战，如三维空间的复杂运动分析、图像数据的噪声处理以及从图像数据到机器可理解的数字表示之间的转换。这些技术涉及深厚的数学理论，如多视图几何、矩阵Lie群和李代数、非线性优化等。相关经典教材如《The Bible: Multiple View Geometry in Computer Vision》提供了丰富的理论内容，但可能未专门针对SLAM，实践指导相对较少。 课程设计具有明确的结构，分为两大部分：数学基础和视觉SLAM技术。数学基础部分涵盖了Linux系统操作、三维空间的刚体运动表示、矩阵论、概率论，以及用于计算机视觉的工具如Eigen库、OpenCV中的相机模型和图像处理，以及非线性优化方法如Ceres和g2o。视觉SLAM的核心内容则包括视觉里程计、后端优化技术（如Ceres、g2o和gtsam）、回环检测（DBoW3）以及地图构建方法，如PCL和Octomap。 对于学习者，预备知识要求较高，需要具备高等数学、线性代数基础，以及基本的C++编程技能和Linux环境下的操作能力。此外，课程强调实践性，鼓励学生通过编写代码来深入理解算法，而不只是理论学习。第一章的习题是检验自我掌握程度的一种方式，如理解类和STL的概念，以及在Ubuntu系统中安装软件的步骤。 这门视觉SLAM课程旨在通过理论讲解和实际操作，帮助学生建立起坚实的数学基础，掌握视觉SLAM的关键技术和工具，并能在实际项目中应用这些知识。