1樓：david
說起來偶然，從同事的桌子上看到這本書，我主要做計算機視覺，隨手翻了翻，發現視覺SLAM可以從某種程度上說是計算機視覺的乙個具體應用，例如第五章就是相機與影象，對於熟悉OpenCV的朋友沒有問題，第7章和第8章視覺里程計無論是特徵點法還是光流法，又是計算機視覺中的應用，第12章回環檢測與計算機視覺的Place Recognition屬於乙個問題，第13章建圖也是類似，而且SLAM新方向中無論是和深度學習結合還是語義SLAM計算機視覺更是當仁不讓的基礎，所以有計算機視覺基礎的朋友學習SLAM很容易入門。如此就開始看起來了，難點還是在定位這塊，看了幾遍還是覺得暈暈乎乎，因為涉及到的知識點太多，以第4講李群與李代數，短短20頁，即使具有具有本科的數學基礎想看懂也不可能吧，因此只能先略去（看到第4遍的時候忽然覺得懂了一點點），所以這部分還是要結合更多的其他資料才能夠更好的入門，僅靠本書肯定是不夠的。例如關於卡爾曼濾波就是參考了一遍很不錯的英文講解文章才更好的理解。
好像說跑題了，回到問題
《SLAM十四講》值得擁有，值得多讀！
2樓：
期待了很久的作品，聽說出版後幾乎第一時間購買。
說實話，沒有計算機圖形學和一定的數學基礎，SLAM入門真的挺難的。傳統教材中大量的數學知識很容易就讓人陷進去了。而高博這個《視覺SLAM十四講》從實用角度出發，但又兼顧了基本數學理論，由淺入深，邊動手邊學習，非常合適。
是我這樣的非專業人士入門的絕佳教材。
唯一遺憾是，因為書名就叫視覺SLAM，VIO的部分甚至多感測器融合介紹較少，而這個是SLAM現在最流行的領域之一。另外書中也提到了SLAM與DNN的結合（例如PoseNet等），這應該也是乙個有前景的研究方向。期待續作能夠加入這部分內容。
3樓：
真實太棒了。。。研究生都畢業了，才有這麼一本幫大家節省時間的好教程。當初從找資料就花了半個月，找到了也看了，又花了半個月，但到實踐一些基礎的時候不會了，沒有相應入門知道了，最後只能放棄。
相信這個教程，一定會把興趣愛好者們「扶上馬送一程」。
4樓：
看了看github上的code，總結一下，學習slam分3步:
1. 學會用C++和CMake
2.寫slam code
3.編譯，執行.完成。
5樓：吳佳田
有幸提前看過初稿，個人感覺寫的非常好，非常適合初入slam的同學。
在實踐部分，高博相當於手把手地教你搭slam，甚至包括linux下程式設計的基礎知識, IDE的教程也提及了，非常細緻。
理論部分講的淺顯易懂，囊括了視覺slam的主要知識，但想要深入學習的話肯定還要自己去找經典的書看看。
書裡有些高博賣萌的小彩蛋，在閱讀之餘讓人會心一笑，感覺高博萌萌噠～總之很期待高博的書上市，屆時一定會買一本以表支援。SLAM屆有高博這樣德藝雙馨的領軍人物，還有泡泡機械人這樣的優秀團隊，國內SLAM發展不可限量。
6樓：童哲航
從去年九月份開始接觸SLAM，上手看了幾篇綜述，雲裡霧裡。聽了推薦開始啃概率機械人學，雲裡霧裡。感覺自己就是個弱智。
年底開始看視覺SLAM14講的草稿，總算感覺自己是個能夠正常人。
感謝高博。
7樓：
高博的書，和他的播客，在中文的視覺SLAM領域做出了巨大貢獻，是小白自學入坑的絕佳導師，讓人能保持頭腦清醒，不會在紛繁複雜的SLAM概念和方法中迷失方向。
希望盡快出版，我肯定第一時間買一本。
祝大賣！
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fly qq 這個其實跟二維的路徑規劃算是同類問題吧 知乎 下面，回答的套路也跟二維場景一樣 首先，我們還是需要確認一下，三維的路徑規劃需要哪些資訊？是的，答案很簡單，跟二維一樣 定位與地圖。首先，利用視覺 SLAM 可以解決機械人的定位問題，剩下的就是怎麼將視覺地圖轉換成規劃使用的地圖了。當然，對...
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