机器人与SLAM学习推荐：书籍与关键概念

"这篇资源主要列举了几本对IT专业人员，特别是关注计算机视觉、机器人学和SLAM领域的读者非常有价值的书籍。其中包括了《Multiple View Geometry in Computer Vision》、《Robotics Vision and Control》以及《Probabilistic Robotics》等经典著作。这些书籍不仅深入探讨了各自的专业领域，还提供了配套的MATLAB代码和工具箱，对于学习和实践具有极大帮助。此外，文中还提到了线性代数的学习资源——《Linear Algebra Done Right》，以及对于SLAM学习的建议，包括需要掌握的基础知识如微分方程、线性分析、李代数与李群、优化理论、概率模型和图像处理等。" 详细说明: 1. **《Multiple View Geometry in Computer Vision》**：这是一本计算机视觉领域的权威著作，由大神级人物编写，有中英文双版可供下载。书中深入浅出地讲解了多视图几何原理，对于理解计算机视觉中的三维重建和立体视觉等概念至关重要。 2. **《Robotics Vision and Control》**：作者Peter Corke是机器视觉领域的专家，他在书中通过MATLAB代码将机器人学和机器视觉紧密联系起来，适合想要深入学习这两方面知识的读者。书中还提供免费的MATLAB工具箱，涵盖机器人和视觉两个部分。 3. **《Probabilistic Robotics》**：这本书由Stanford大学的教授、Google X创始人及Udacity CEO Sebastian Thrun撰写，是机器人学和SLAM（同时定位与建图）的经典教材。书中详尽介绍了基于概率的机器人导航和SLAM技术，包括扩展卡尔曼滤波器和粒子滤波器等。 4. **《Linear Algebra Done Right》**：这本书被推荐为线性代数学习的优秀资源，对于理解和应用《Multiple View Geometry in Computer Vision》中的理论非常有帮助。 5. **SLAM学习基础**：要深入学习SLAM，推荐首先掌握包括微分方程、线性分析、李代数与李群、优化理论、概率模型以及图像处理在内的基础知识。《Multiview Geometry in Computer Vision》的前两部分对于SLAM的90%基础非常关键，而《Probabilistic Robotics》则提供了SLAM滤波器方法的全面介绍。 这些书籍和资源不仅是IT专业人士提升技能的宝贵资料，也是科研和教育领域的经典参考书，对于想要在计算机视觉、机器人学和SLAM领域深入探索的人来说，是不可或缺的学习工具。