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推荐的书:初级:《slam十四讲》.中级:《机器人中的状态估计》.《计算机视觉中的多视几何》.推荐的论文，用手机码字不方便查论文全面，你直接搜这些关键字就可以搜到:svo,lsd-slam,orb-slam.发布于2020-01-03.
摘要：视觉SLAM技术依靠体积小、功耗低、信息获取丰富的视觉传感器，为未知环境下的机器人提供环境地图及自身在地图中的定位结果，对机器人自动化、智能化应用有着重要意义。本文介绍了视觉SLAM方法的关键技术，总…
论文RobustRGB-Dvisualodometrybasedonedgesandpoints提出了一种很有意思的方案，用特征点计算位姿，用边缘点描述动态区域，很好地汲取了二者的优势。9.RDS-SLAM（2021，Access）论文：RDS-SLAM:Real-TimeDynamicSLAMUsing代码：
激光SLAM论文阅读[1]DL_SLAM:Direct2.5DLiDARSLAMforAutonomousDriving主要工作——2019IEEEIntelligentVehiclesSymposium(IV)具体实现方法前端匹法基于2.5Dsegments的回环segment回环检测图优化实验结果总结理解和思考[2]
本文的视觉SLAM方法采用贝叶斯深度滤波器[22]估计特征点、线段点和轮廓点的深度，滤波器中的值会不断更新直到收敛才会用于建图，可以获得较为精确的深度信息，因此利用无人机视觉SLAM获得的是三维点云形式的地图，之后利用深度信息以及障碍物区域是闭合的条件判断障碍物区域和可通行区域...
简单介绍几个比较有代表性的工作,分为以下几类：I.相机重定位（Relocalization）DeepLearning和SLAM结合的开山之作，剑桥的论文：PoseNet。该方法使用GoogleNet做了6自由度相机pose的regression。
特总结了与SLAM方向相关的论文，供SLAMer参考。点云配准：·RPSRNet:End-to-EndTrainableRigidPointSetRegistrationNetworkusingBarnes-Hut2D-TreeRepresentation·SpinNet:LearningaGeneralSurfaceDescriptorfor3DPointCloudRegistration...
把slam理论学扎实，动手能力强，有个自己小小的demo，刷刷题，然后找个名企实习，比文帮助更大。当然，如果你是大牛，还是当我神马都没说。编辑于2018-12-21
蛮可行的，带过一个硕士论文就是搞这个的，很推荐这方面的题目，因为这个方面可以很自然地结合深度学习和slam，比较能拓展知识和思维的广度。比较麻烦的是数据，雪雨雾的数据比较缺乏，很多时候数据会限制你的研究方向。
4.SLAM的数学问题(4,11,19）4分析了关于协方差的问题，11分析了19建立SE3上的问题，并提出了光滑商流形5.测试评估(16,21)提出了测试和评估的框架6.SLAM的动力学问题(1,20,24)
推荐的书:初级:《slam十四讲》.中级:《机器人中的状态估计》.《计算机视觉中的多视几何》.推荐的论文，用手机码字不方便查论文全面，你直接搜这些关键字就可以搜到:svo,lsd-slam,orb-slam.发布于2020-01-03.
摘要：视觉SLAM技术依靠体积小、功耗低、信息获取丰富的视觉传感器，为未知环境下的机器人提供环境地图及自身在地图中的定位结果，对机器人自动化、智能化应用有着重要意义。本文介绍了视觉SLAM方法的关键技术，总…
论文RobustRGB-Dvisualodometrybasedonedgesandpoints提出了一种很有意思的方案，用特征点计算位姿，用边缘点描述动态区域，很好地汲取了二者的优势。9.RDS-SLAM（2021，Access）论文：RDS-SLAM:Real-TimeDynamicSLAMUsing代码：
激光SLAM论文阅读[1]DL_SLAM:Direct2.5DLiDARSLAMforAutonomousDriving主要工作——2019IEEEIntelligentVehiclesSymposium(IV)具体实现方法前端匹法基于2.5Dsegments的回环segment回环检测图优化实验结果总结理解和思考[2]
本文的视觉SLAM方法采用贝叶斯深度滤波器[22]估计特征点、线段点和轮廓点的深度，滤波器中的值会不断更新直到收敛才会用于建图，可以获得较为精确的深度信息，因此利用无人机视觉SLAM获得的是三维点云形式的地图，之后利用深度信息以及障碍物区域是闭合的条件判断障碍物区域和可通行区域...
简单介绍几个比较有代表性的工作,分为以下几类：I.相机重定位（Relocalization）DeepLearning和SLAM结合的开山之作，剑桥的论文：PoseNet。该方法使用GoogleNet做了6自由度相机pose的regression。
特总结了与SLAM方向相关的论文，供SLAMer参考。点云配准：·RPSRNet:End-to-EndTrainableRigidPointSetRegistrationNetworkusingBarnes-Hut2D-TreeRepresentation·SpinNet:LearningaGeneralSurfaceDescriptorfor3DPointCloudRegistration...
把slam理论学扎实，动手能力强，有个自己小小的demo，刷刷题，然后找个名企实习，比文帮助更大。当然，如果你是大牛，还是当我神马都没说。编辑于2018-12-21
蛮可行的，带过一个硕士论文就是搞这个的，很推荐这方面的题目，因为这个方面可以很自然地结合深度学习和slam，比较能拓展知识和思维的广度。比较麻烦的是数据，雪雨雾的数据比较缺乏，很多时候数据会限制你的研究方向。
4.SLAM的数学问题(4,11,19）4分析了关于协方差的问题，11分析了19建立SE3上的问题，并提出了光滑商流形5.测试评估(16,21)提出了测试和评估的框架6.SLAM的动力学问题(1,20,24)
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