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手把手搭建SLAM地图构建环境

📚 共计 30 章节

什么是SLAM、SLAM的应用领域（扫地机器人、自动驾驶、AR/VR）、主流SLAM方案（激光SLAM vs 视觉SLAM）。

课程目标、所需硬件（带摄像头的笔记本电脑或树莓派）、软件栈概览（Ubuntu、ROS、OpenCV、Eigen、g2o/Ceres）。

硬件软件栈

Ubuntu系统安装

双系统安装、虚拟机安装、Ubuntu 20.04 LTS 推荐、分区建议、换源与基础配置。

ROS Noetic 安装

ROS Noetic 的安装步骤、rosdep 初始化与配置、工作空间创建、小乌龟测试。

ROS 核心概念

节点(Node)、话题(Topic)、服务(Service)、参数服务器(Parameter Server)、消息(Message) 与包(Package)。

ROS 命令行工具

rostopic、rosservice、rosnode、rosparam、rosbag 的常用命令与实战。

工具命令行

编写第一个 ROS 节点

用 C++ 编写 Publisher 和 Subscriber、CMakeLists.txt 配置、编译与运行。

编写 ROS 服务与客户端

用 C++ 编写 Service 和 Client、自定义 srv 文件、编译与测试。

ROS Launch 文件

launch 文件语法、启动多节点、参数设置、命名空间。

OpenCV 安装与配置

OpenCV 4.x 源码编译安装、Python 与 C++ 接口验证、常用图像处理函数演示。

Eigen 与 Sophus 安装

Eigen 3 安装、Sophus 安装（模板版）、李群李代数基础概念。

Pangolin 与可视化

Pangolin 安装、绘制 3D 坐标系、绘制轨迹、绘制点云。

Ceres Solver 安装

Ceres 依赖安装、源码编译、官方示例运行（曲线拟合）。

g2o 依赖安装、源码编译、官方示例运行（位姿图优化）。

图优化安装

相机模型与标定

针孔相机模型、畸变模型、张正友标定法、使用 OpenCV 进行标定。

数据集准备

TUM RGB-D 数据集下载、EuRoC MAV 数据集下载、KITTI 数据集简介、数据集格式解析。

ROS Bag 数据回放

rosbag 录制与回放、提取图像与 IMU 数据、编写数据解析节点。

图像特征提取

Harris 角点、FAST 角点、SIFT/SURF 简介、ORB 特征（重点）、OpenCV 实现。

特征匹配与误匹配剔除

暴力匹配、FLANN 匹配、汉明距离、RANSAC 剔除误匹配、OpenCV 实现。

2D-2D 对极几何

对极约束、本质矩阵 E、基础矩阵 F、单应矩阵 H、OpenCV 求解与分解。

三角测量原理、深度估计、OpenCV 实现、误差分析。

深度三角化

3D-2D PnP 问题

PnP 问题定义、DLT、P3P、EPnP、BA 优化、OpenCV 实现。

3D-3D ICP 问题

ICP 问题定义、SVD 解法、非线性优化解法、OpenCV 与 Eigen 实现。

后端优化入门

图优化基础、顶点与边、Ceres 实现 BA、g2o 实现 BA。

词袋模型、DBoW3 库安装、字典创建、回环检测流程。

搭建视觉里程计框架

整体框架设计、前端特征跟踪、后端局部优化、地图点管理。

编写 VO 代码（上）

图像读取、特征提取与匹配、运动估计（2D-2D/3D-2D）。

编写 VO 代码（下）

局部地图维护、关键帧策略、BA 优化、轨迹输出。

运行与调试

在 TUM 数据集上运行 VO、使用 rviz 可视化轨迹与地图、性能分析。

调试可视化

课程总结与进阶

常见问题汇总、推荐与书籍、下一步学习路线（ORB-SLAM3、LIO-SAM、NeRF SLAM）。