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從未知環境中的定位、地圖建構到處理意外情況，SLAM技術一次完整到位學習！SLAM 是指移動智慧體從一個未知環境裡的未知地點出發，在運動過程中透過自身感測器觀測周圍環境，並根據環境定位自身的位置，再根據自身的位置進行增量式的地圖建構，從而達到同時定位和地圖建構的目的。舉凡機器人、無人機、汽車，或其它可穿戴裝置等，都可以運用SLAM在其中。本書分為三大部分，深入淺出地介紹SLAM技術。❶ 第一部分涵蓋SLAM的基礎知識，包括定義、應用場景、程式設計及編譯工具、數學基礎知識、相機成像模型、對極幾何以及圖最佳化函式庫的使用。❷ 第二部分專注於視覺SLAM框架ORB-SLAM2的原理和核心程式，從ORB特徵提取、特徵匹配、地圖點、主要畫面格、圖結構到地圖初始化、追蹤執行緒、局部地圖建構執行緒、閉環執行緒以及最佳化方法。通過對ORB-SLAM2的深入剖析，讀者可以更好地理解視覺SLAM的工作原理。❸ 第三部分則介紹ORB-SLAM2的升級版——視覺慣性系統ORB-SLAM3的主要新增內容和程式，包括IMU預積分、多地圖系統、追蹤執行緒、局部地圖建構執行緒、閉環及地圖融合執行緒。最後一章還對視覺SLAM的現在與未來進行了總結和展望。【本書特點】✪ SLAM的定義、應用場景和應用領域✪ C++ 11新特性和CMake工具✪ SLAM中常用的數學基礎知識✪ 相機成像模型和相機扭曲模型✪ 對極幾何的基本概念✪ g2o函式程式庫的使用方法✪ ORB特徵提取與均勻化策略✪ ORB-SLAM2中的特徵匹配方法✪ 地圖點、主要畫面格、圖結構✪ ORB-SLAM2中的地圖初始化方法✪ ORB-SLAM2中的追蹤執行線✪ ORB-SLAM2中的局部地圖建構執行線✪ ORB-SLAM2中的閉環執行線✪ ORB-SLAM2中的最優化方法✪ ORB-SLAM3的新增內容和程式，如IMU預積分、多地圖系統等✪ ORB-SLAM3中的IMU預積分原理及推導✪ 多地圖系統的效果和作用✪ 地圖融合的具體流程和程式實現✪ ORB-SLAM3中IMU的初始化過程✪ 視覺SLAM的發展歷程和未來趨勢

本書系統介紹以相機和慣性測量單元為主傳感器的視覺、視覺慣性SLAM 算法。本書通過選取該領域有代表性的兩個開源項目，從原理闡述、公式推導、代碼解析和工程經驗等多個維度，對SLAM 技術進行全面的解讀。為了讓讀者在輕鬆的氛圍中快速理解專業知識，本書以小白和師兄對話的形式娓娓道來，幫助讀者在學習的過程中不斷思考和提升。同時，本書秉承“一圖勝千言”的理念，把大量複雜的原理或流程繪製成清晰、易懂的示意圖，降低了初學者的學習門檻。本書理論和實踐並重，引導讀者循序漸進地掌握項目實踐經驗。本書兼具技術的廣度和深度，適合有一定SLAM 基礎的高等院校學生、科研機構研究人員和企業從業者閱讀，尤其適合希望深入研究視覺(慣性)SLAM 的算法工程師參考。