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视觉SLAM十四讲:从理论到实践第2版限量随机发放【正版】书籍详细信息
- ISBN：9787121369421
- 作者：暂无作者
- 出版社：暂无出版社
- 出版时间：2019-07
- 页数：408
- 价格：47.81
- 纸张：胶版纸
- 装帧：平装
- 开本：16开
- 语言：未知
- 丛书：暂无丛书
- TAG：暂无
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
寄语：
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内容简介：
本书系统介绍了视觉?SLAM（同时定位与地图构建）所需的基本知识与核心算法，既包括数学理论基础，如三维空间的刚体运动、非线性优化，又包括计算机视觉的算法实现，例如多视图几何、回环检测等。此外，我们还提供了大量的实例代码供读者学习研究，从而更深入地掌握这些内容。本书可以作为对?SLAM?感兴趣的研究人员的入门自学材料，也可以作为?SLAM?相关的高校本科生或研究生课程教材使用。
书籍目录：
第?1?讲?预备知识?1?
1.1?本书讲什么?1?
1.2?如何使用本书??3?
1.2.1?组织方式?3?
1.2.2?代码?5?
1.2.3?面向的读者??6?
1.3?风格约定?6?
1.4?致谢和声明??8?
第?1?部分?数学基础?10?
第?2?讲?初识?SLAM?11?
2.1?引子：小萝卜的例子?13?
2.2?经典视觉?SLAM?框架??19?
2.2.1?视觉里程计??20?
2.2.2?后端优化??21?
2.2.3?回环检测?22?
2.2.4?建图?23?
2.3?SLAM?问题的数学表述??24?
2.4?实践：编程基础??27?
2.4.1?安装?Linux?操作系统?27?
2.4.2?Hello?SLAM?29?
2.4.3?使用?cmake??30?
2.4.4?使用库?32?
2.4.5?使用?IDE?35?
第?3?讲?三维空间刚体运动???40?
3.1?旋转矩阵??42?
3.1.1?点、向量和坐标系?42?
3.1.2?坐标系间的欧氏变换???43?
3.1.3?变换矩阵与齐次坐标??46?
3.2?实践：Eigen??47?
3.3?旋转向量和欧拉角?53?
3.3.1?旋转向量?53?
3.3.2?欧拉角?54?
3.4?四元数??56?
3.4.1?四元数的定义??56?
3.4.2?四元数的运算??57?
3.4.3?用四元数表示旋转??59?
3.4.4?四元数到其他旋转表示的转换?59?
3.5?*?相似、仿射、射影变换?61?
3.6?实践：Eigen?几何模块??62?
3.6.1?Eigen?几何模块的数据演示?62?
3.6.2?实际的坐标变换例子??64?
3.7?可视化演示?66?
3.7.1?显示运动轨迹??66?
3.7.2?显示相机的位姿?69?
第?4?讲?李群与李代数??71?
4.1?李群与李代数基础??73?
4.1.1?群??73?
4.1.2?李代数的引出??74?
4.1.3?李代数的定义?76?
4.1.4?李代数?so(3)?76?
4.1.5?李代数?se(3)??77?
4.2?指数与对数映射??78?
4.2.1?SO(3)?上的指数映射?78?
4.2.2?SE(3)?上的指数映射??80?
4.3?李代数求导与扰动模型??81?
4.3.1?BCH?公式与近似形式?81?
4.3.2?SO(3)?上的李代数求导??83?
4.3.3?李代数求导?84?
4.3.4?扰动模型（左乘）85?
4.3.5?SE(3)?上的李代数求导?85?
4.4?实践：Sophus?86?
4.4.1?Sophus?的基本使用方法??86?
4.4.2?例子：评估轨迹的误差?89?
4.5?*?相似变换群与李代数??92?
4.6?小结?93?
第?5?讲?相机与图像?95?
5.1?相机模型?97?
5.1.1?针孔相机模型?97?
5.1.2?畸变模型?100?
5.1.3?双目相机模型??103?
5.1.4?RGB-D?相机模型?104?
5.2?图像?106?
5.3?实践：计算机中的图像?107?
5.3.1?OpenCV?的基本使用方法?107?
5.3.2?图像去畸变??112?
5.4?实践：3D?视觉??113?
5.4.1?双目视觉??113?
5.4.2?RGB-D?视觉???115?
第?6?讲?非线性优化?119?
6.1?状态估计问题??121?
6.1.1?批量状态估计与后验估计?121?
6.1.2?最小二乘的引出??123?
6.1.3?例子：批量状态估计??125?
6.2?非线性最小二乘??126?
6.2.1?一阶和二阶梯度法??127?
6.2.2?高斯牛顿法??128?
6.2.3?列文伯格—马夸尔特方法130?
6.3?实践：曲线拟合问题???132?
6.3.1?手写高斯牛顿法??132?
6.3.2?使用?Ceres?进行曲线拟合??136?
6.3.3?使用?g2o?进行曲线拟合?141?
6.4?小结??148?
第?2?部分?实践应用?150?
第?7?讲?视觉里程计?1??151?
7.1?特征点法??153?
7.1.1?特征点??153?
7.1.2?ORB?特征??155?
7.1.3?特征匹配?158?
7.2?实践：特征提取和匹配??159?
7.2.1?OpenCV?的?ORB?特征??159?
7.2.2?手写?ORB?特征??162?
7.2.3?计算相机运动???165?
7.3?2D-2D：对极几何?165?
7.3.1?对极约束?165?
7.3.2?本质矩阵?168?
7.3.3?单应矩阵?170?
7.4?实践：对极约束求解相机运动?172?
7.5?三角测量?177?
7.6?实践：三角测量?178?
7.6.1?三角测量代码???178?
7.6.2?讨论?179?
7.7?3D?2D：PnP??180?
7.7.1?直接线性变换???180?
7.7.2?P3P???182?
7.7.3?最小化重投影误差求解?PnP??184?
7.8?实践：求解?PnP??188?
7.8.1?使用?EPnP?求解位姿??188?
7.8.2?手写位姿估计???189?
7.8.3?使用?g2o?进行?BA?优化?191?
7.9?3D-3D：ICP??196?
7.9.1?SVD?方法??196?
7.9.2?非线性优化方法??198?
7.10?实践：求解?ICP??199?
7.10.1?实践：SVD?方法??199?
7.10.2?实践：非线性优化方法??201?
7.11?小结??203?
第?8?讲?视觉里程计?2?205?
8.1?直接法的引出??207?
8.2?2D?光流??208?
8.3?实践：LK?光流??210?
8.3.1?使用?LK?光流??210?
8.3.2?用高斯牛顿法实现光流?211?
8.3.3?光流实践小结???218?
8.4?直接法???218?
8.4.1?直接法的推导???218?
8.4.2?直接法的讨论???221?
8.5?实践：直接法??221?
8.5.1?单层直接法??221?
8.5.2?多层直接法?226?
8.5.3?结果讨论?227?
8.5.4?直接法优缺点总结??230?
第?9?讲?后端?1?232?
9.1?概述??234?
9.1.1?状态估计的概率解释??234?
9.1.2?线性系统和?KF??236?
9.1.3?非线性系统和?EKF?239?
9.1.4?EKF?的讨论???241?
9.2?BA?与图优化??242?
9.2.1?投影模型和?BA?代价函数?242?
9.2.2?BA?的求解??243?
9.2.3?稀疏性和边缘化??245?
9.2.4?鲁棒核函数?251?
9.3?实践：Ceres?BA???253?
9.3.1?BAL?数据集??253?
9.3.2?Ceres?BA?的书写??253?
9.4?实践：g2o?求解?BA???257?
9.5?小结??263?
第?10?讲?后端?2?265?
10.1?滑动窗口滤波和优化???266?
10.1.1?实际环境下的?BA?结构?266?
10.1.2?滑动窗口法?267?
10.2?位姿图???270?
10.2.1?位姿图的意义???270?
10.2.2?位姿图的优化???270?
10.3?实践：位姿图优化??272?
10.3.1?g2o?原生位姿图??272?
10.3.2?李代数上的位姿图优化?277?
10.3.3?小结??282?
第?11?讲?回环检测?283?
11.1?概述??285?
11.1.1?回环检测的意义??285?
11.1.2?回环检测的方法??286?
11.1.3?准确率和召回率??287?
11.2?词袋模型?289?
11.3?字典??291?
11.3.1?字典的结构?291?
11.3.2?实践：创建字典??292?
11.4?相似度计算?295?
11.4.1?理论部分??295?
11.4.2?实践：相似度的计算??296?
11.5?实验分析与评述?300?
11.5.1?增加字典规模??300?
11.5.2?相似性评分的处理??302?
11.5.3?关键帧的处理??302?
11.5.4?检测之后的验证?303?
11.5.5?与机器学习的关系??303?
第?12?讲?建图305?
12.1?概述?306?
12.2?单目稠密重建?308?
12.2.1?立体视觉?308?
12.2.2?极线搜索与块匹配?309?
12.2.3?高斯分布的深度滤波器?311?
12.3?实践：单目稠密重建???314?
12.3.1?实验分析与讨论??323?
12.3.2?像素梯度的问题?324?
12.3.3?逆深度?325?
12.3.4?图像间的变换??326?
12.3.5?并行化：效率的问题??327?
12.3.6?其他的改进??327?
12.4?RGB-D?稠密建图??328?
12.4.1?实践：点云地图?328?
12.4.2?从点云重建网格?333?
12.4.3?八叉树地图?336?
12.4.4?实践：八叉树地图?338?
12.5?*?TSDF?地图和?Fusion?系列??340?
12.6?小结?343?
第?13?讲?实践：设计?SLAM?系统?345?
13.1?为什么要单独列工程章节??346?
13.2?工程框架?347?
13.3?实现?349?
13.3.1?实现基本数据结构?349?
13.3.2?前端?354?
13.3.3?后端?357?
13.4?实验效果??361?
第?14?讲?SLAM：现在与未来?363?
14.1?当前的开源方案?364?
14.1.1?MonoSLAM?364?
14.1.2?PTAM?365?
14.1.3?ORB-SLAM???366?
14.1.4?LSD-SLAM?369?
14.1.5?SVO??370?
14.1.6?RTAB-MAP?371?
14.1.7?其他?372?
14.2?未来的?SLAM?话题??372?
14.2.1?视觉?+?惯性导航?SLAM??373?
14.2.2?语义?SLAM??374?
14.2.3?SLAM?的未来?375?
附录?A?高斯分布的性质??377?
附录?B?矩阵求导??380?
附录?C?ROS?入门?382?
参考文献??385?
作者介绍：
高翔，清华大学自动化系博士，慕尼黑工业大学博士后。研究兴趣主要为计算机视觉、定位与建图、机器学习等，主要著、译作包括《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》、《机器人学中的状态估计》，在RAS、Auto?Robotics、IROS等期刊会议上发表论文，现从事自动驾驶车辆研发工作。
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原文赏析：
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书籍介绍
《视觉SLAM十四讲：从理论到实践（第2版）》系统介绍了视觉 SLAM（同时定位与地图构建）所需的基本知识与核心算法，既包括数学理论基础，如三维空间的刚体运动、非线性优化，又包括计算机视觉的算法实现，例如多视图几何、回环检测等。此外，我们还提供了大量的实例代码供读者学习研究，从而更深入地掌握这些内容。
《视觉SLAM十四讲：从理论到实践（第2版）》可以作为对 SLAM 感兴趣的研究人员的入门自学材料，也可以作为 SLAM 相关的高校本科生或研究生课程教材使用。
书籍真实打分
故事情节：9分
人物塑造：5分
主题深度：4分
文字风格：4分
语言运用：7分
文笔流畅：5分
思想传递：6分
知识深度：6分
知识广度：7分
实用性：5分
章节划分：7分
结构布局：5分
新颖与独特：4分
情感共鸣：9分
引人入胜：8分
现实相关：5分
沉浸感：7分
事实准确性：9分
文化贡献：5分
网站评分
书籍多样性：9分
书籍信息完全性：3分
网站更新速度：3分
使用便利性：9分
书籍清晰度：9分
书籍格式兼容性：9分
是否包含广告：5分
加载速度：9分
安全性：5分
稳定性：7分
搜索功能：8分
下载便捷性：6分
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网友 宓***莉：不仅速度快，而且内容无盗版痕迹。
网友 孔***旋：很好。顶一个希望越来越好，一直支持。
网友 马***偲：好 很好 非常好 无比的好 史上最好的
网友 林***艳：很好，能找到很多平常找不到的书。
网友 邱***洋：不错，支持的格式很多
网友 孙***夏：中评，比上不足比下有余
网友 印***文：我很喜欢这种风格样式。
