視覺SLAM十四講 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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高翔等著 著

圖書標籤:

• SLAM
• 視覺SLAM
• 機器人
• 計算機視覺
• 估計理論
• 濾波
• 優化
• 傳感器融閤
• 三維重建
• 地圖構建

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121311048

商品編碼：12436005910

齣版時間：2017-03-01

作  者:高翔 等 著 定  價:75 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2017年03月01日 頁  數:388 裝  幀:平裝 ISBN:9787121311048

??? 適讀人群：本書適閤對SLAM感興趣的讀者閱讀，也適閤有誌於從事計算機視覺、機器人研究等領域的廣大學生閱讀，可作為SLAM技術的入門教材。
??? SLAM技術是全自動無人駕駛、無人機、機器人等人工智能産品的核心技術之一。
??? 作者是SLAM領域**傑齣的青年專傢。
??? 書中不僅有深入淺齣的講解，同時注重理論和實踐結閤，大大降低瞭靠前學生和相關從業者的進入門檻。

●第1講預備知識1
●1.1本書講什麼1
●1.2如何使用本書3
●1.2.1組織方式3
●1.2.2代碼5
●1.2.3麵嚮的讀者6
●1.3風格約定6
●1.4緻謝和聲明7
●第2講初識SLAM9
●2.1引子：小蘿蔔的例子11
●2.2經典視覺SLAM框架17
●2.2.1視覺裏程計17
●2.2.2後端優化19
●2.2.3迴環檢測20
●2.2.4建圖21
●2.3SLAM問題的數學錶述22
●2.4實踐：編程基礎25
●2.4.1安裝Linux操作係統25
●2.4.2HelloSLAM27
●2.4.3使用cmake28
●部分目錄

內容簡介

《視覺SLAM十四講：從理論到實踐》係統介紹瞭視覺SLAM（同時定位與地圖構建）所需的基本知識與核心算法，既包括數學理論基礎，如三維空間的剛體運動、非綫性優化，又包括計算機視覺的算法實現，例如多視圖幾何、迴環檢測等。此外，還提供瞭大量的實例代碼供讀者學習研究，從而更深入地掌握這些內容。
《視覺SLAM十四講：從理論到實踐》可以作為對SLAM 感興趣的研究人員的入門自學材料，也可以作為SLAM 相關的高校本科生或研究生課程教材使用。

高翔 等 著

高翔，2008年就讀清華大學自動化係，2012年免試進入清華大學自動化係攻讀博士學位。研究課題為視覺SLAM，興趣包括計算機視覺與機器學習。曾撰寫過與SLAM相關的論文和技術博客。
張濤，清華大學自動化係教授、黨委書記、副係主任。1995年9月至1999年9月在清華大學自動化係檢測技術與自動化裝置專業學習，獲博士學位。1999年10月至2002年9月在日本國立佐賀大學大學院工學係研究科係統控製專業學習，獲博士學位。研究課題包括機器人、航空航天、計算機視覺等。
劉毅，華中科技大學圖像與人工智能研究所在讀博士，本科畢業於武漢理工大學數學係。讀博期間專注於圖像處理、三維重建、視等

隆重嚮讀者推薦《視覺SLAM十四講：從理論到實踐》。一方麵本書是業界少有的涵蓋從基礎理論到代碼實例，係統性講解SLAM的書；另一方麵，本書的作者和地平綫頗有淵源，高翔曾經是我們的算法實習生，顔沁睿是自動駕駛算法工程師，都是在SLAM領域非常傑齣的青年專傢，走在技術實踐前沿。在移動互聯網大潮之後，自動駕駛、無人機、服務機器人等人工智能硬件會成為下一個産業爆發點，其中關鍵的技術之一就是動態定位和環境建模的SLAM技術。本書是國內非常有價值的有關SLAM技術的書籍，適閤有誌於從事機器人技術的研究生和工程師，一定會讓讀者很有收獲。
地平綫機器人創始人，中國人工智能學會副秘書長，餘凱

我在新加坡和加拿大給學生講視覺SLAM時常常覺得缺乏一本適閤初學者的教材。高翔博士的《視覺SLAM十四講：從理論到實踐》從基礎的四元數、李代數講起，涵蓋瞭卡爾曼濾波、Bundle Adj等

《光學傳感與計算機視覺：從感知到理解的旅程》 簡介 在數字時代，我們與世界的互動方式正經曆著前所未有的變革。圖像和視頻不再僅僅是信息傳遞的載體，它們已經成為我們理解和操縱現實的關鍵媒介。本書《光學傳感與計算機視覺：從感知到理解的旅程》將帶領讀者深入探索光學傳感技術的核心原理，並聚焦於計算機視覺領域，揭示機器如何“看見”並“理解”我們所處的物理世界。這不僅是一場關於技術突破的介紹，更是一次關於人類智慧如何通過機器的“眼睛”得以延伸的思考。 本書旨在為對機器人學、增強現實、自動駕駛、圖像處理、三維重建以及人工智能等領域感興趣的讀者提供一個堅實的理論基礎和實踐指導。我們不拘泥於單一的技術棧，而是從更宏觀的視角齣發，勾勒齣光學傳感與計算機視覺交織融閤的廣闊圖景。我們將首先從光學傳感器的基本原理講起，深入淺齣地介紹不同類型傳感器的成像機製、優缺點以及它們在各種場景下的應用。隨後，我們將逐步深入到計算機視覺的核心技術，包括圖像的獲取、預處理、特徵提取、目標識彆、場景理解等一係列關鍵環節。 第一部分：光學傳感器的世界——世界的“眼睛” 在這一部分，我們將從最基礎的層麵開始，理解機器“看見”世界的第一步——光學傳感。 光與成像的物理基礎： 我們將迴顧光的基本性質，包括電磁波譜、光的傳播、反射、摺射等物理現象。這將為理解各種光學傳感器的成像原理打下堅實基礎。我們會探討相機鏡頭的光學設計，如焦距、光圈、景深等概念，以及它們如何影響最終的圖像質量和視角。 主流光學傳感器的類型與原理： 相機（Camera）： 作為最普遍的光學傳感器，我們將深入研究不同類型的相機，包括單目相機（Monocular Camera）、雙目相機（Stereo Camera）和全景相機（Omnidirectional Camera）等。我們會詳細講解CCD和CMOS等圖像傳感器的內部工作機製，以及它們在光信號轉換為數字信號過程中的關鍵技術。 深度傳感器（Depth Sensor）： 深度信息的獲取是實現三維感知和空間理解的關鍵。我們將詳細介紹多種深度傳感技術，包括： 結構光（Structured Light）： 探討如何通過投影已知圖案的光，並分析其變形來計算深度。我們將介紹其工作原理、優缺點以及在近距離高精度三維掃描中的應用。 飛行時間（Time-of-Flight, ToF）： 闡述ToF傳感器如何通過測量光脈衝從發射到返迴的時間來計算距離。我們將分析其在室內導航、手勢識彆等領域的應用前景。 激光雷達（LiDAR）： 重點介紹LiDAR技術，包括其工作原理、掃描方式（如機械鏇轉式、固態LiDAR）以及在自動駕駛、測繪、環境監測等方麵的強大能力。我們將討論不同波長和掃描角度對LiDAR性能的影響。 紅外傳感器（Infrared Sensor）： 介紹被動紅外（PIR）和主動紅外傳感器，以及它們在夜視、熱成像和近距離檢測中的應用。 其他光學傳感器： 還會簡要介紹如事件相機（Event Camera）、光場相機（Light Field Camera）等新興的光學傳感技術，以及它們在特殊應用場景下的獨特優勢。 傳感器標定（Sensor Calibration）： 無論使用何種光學傳感器，精確的標定都是保證後續處理結果準確性的前提。我們將詳細講解相機內參（Intrinsic Parameters）和外參（Extrinsic Parameters）標定的原理和方法，以及它們在校正鏡頭畸變、建立相機與世界坐標係之間關係中的重要作用。對於多傳感器係統，我們還將探討多目相機的外部標定以及相機與IMU（慣性測量單元）等傳感器的聯閤標定。 第二部分：計算機視覺的藝術——從像素到意義 在獲取瞭原始的光學數據後，計算機視覺技術便開始發揮其魔力，將這些“原始信息”轉化為有意義的認知。 圖像的獲取與預處理： 圖像的數字錶示： 講解數字圖像的基本構成，如像素、顔色空間（RGB, HSV, Grayscale）等。 圖像增強（Image Enhancement）： 介紹如何通過調整圖像的亮度、對比度、銳度等來改善圖像質量，使其更適閤後續分析。例如，直方圖均衡化、濾波（高斯濾波、中值濾波）等。 圖像去噪（Image Denoising）： 探討各種去噪算法，以去除圖像中的隨機噪聲，提升圖像的清晰度。 圖像幾何變換（Geometric Transformations）： 包括縮放、鏇轉、平移、仿射變換和透視變換，以及它們在圖像校正和對齊中的應用。 圖像特徵的提取與描述： 這是計算機視覺的基石，它使得機器能夠識彆圖像中的關鍵信息。 邊緣檢測（Edge Detection）： 講解Canny、Sobel、Prewitt等經典邊緣檢測算子的原理，以及如何利用邊緣信息來識彆物體的輪廓。 角點檢測（Corner Detection）： 介紹Harris、FAST等角點檢測算法，並說明角點在圖像匹配、目標跟蹤中的重要性。 斑點檢測（Blob Detection）： 探討如何檢測圖像中的連通區域（斑點），並用於目標檢測和分割。 局部不變特徵（Local Invariant Features）： 重點介紹SIFT（尺度不變特徵變換）、SURF（加速穩健特徵）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等特徵點檢測和描述算法。我們將深入分析這些算法的魯棒性，以及它們在圖像匹配、全景拼接、三維重建等任務中的強大作用。 綫特徵與形狀特徵： 簡要介紹如何提取圖像中的直綫、麯綫等幾何形狀特徵。 圖像分割與目標識彆： 將圖像劃分為有意義的區域，並識彆齣其中的特定對象。 圖像分割（Image Segmentation）： 基於閾值的方法： 如 Otsu's方法。 基於區域的方法： 如區域生長法。 基於邊緣的方法： 如Canny邊緣檢測與輪廓提取。 圖割（Graph Cut）方法： 介紹其在語義分割中的應用。 深度學習在分割中的應用： 簡要介紹FCN、U-Net等模型在語義分割和實例分割中的突破。 目標檢測（Object Detection）： 傳統方法： 如滑動窗口、HOG+SVM。 深度學習方法： 詳細講解Two-stage檢測器（如R-CNN係列）和One-stage檢測器（如YOLO係列、SSD）的工作原理、網絡結構和優勢。 目標跟蹤（Object Tracking）： 探討如何持續地識彆和定位視頻序列中的特定目標，介紹如KCF、MOSSE、DLT等跟蹤算法。 三維重建與場景理解： 從二維圖像中恢復三維信息，並對場景進行更深層次的理解。 多視圖幾何（Multi-View Geometry）： 對極幾何（Epipolar Geometry）： 講解本徵矩陣（Essential Matrix）和基礎矩陣（Fundamental Matrix）的概念，以及它們在立體視覺中的作用。 立體匹配（Stereo Matching）： 介紹BM（Block Matching）、SGM（Semi-Global Matching）等經典算法，以及它們如何計算視差圖（Disparity Map）。 運動恢復結構（Structure from Motion, SfM）： 闡述如何從一係列圖像中估計相機的運動軌跡和場景的三維結構。 多視圖立體（Multi-View Stereo, MVS）： 介紹如何利用多張圖像來生成稠密的三維點雲或網格模型。 深度學習在三維重建中的應用： 簡要介紹如NeRF（Neural Radiance Fields）等新興技術在生成高質量三維場景方麵的潛力。 場景理解（Scene Understanding）： 物體姿態估計（Object Pose Estimation）： 識彆物體在三維空間中的位置和方嚮。 語義場景重建（Semantic Scene Reconstruction）： 將場景中的物體進行分類，並進行三維重建。 全局場景理解： 結閤場景中的物體、幾何結構和上下文信息，對整個場景進行語義解釋。 同步定位與地圖構建（Simultaneous Localization and Mapping, SLAM）的進階概念： 雖然本書不直接深入“視覺SLAM十四講”的具體內容，但我們會從更廣泛的“感知與理解”角度，闡述SLAM在光學傳感與計算機視覺結閤中的關鍵作用。 從傳感器融閤的角度理解SLAM： 討論視覺傳感器（相機、深度相機）與IMU等其他傳感器融閤的重要性，以及如何利用多傳感器信息來提高定位的魯棒性和精度。 地圖錶示方法： 介紹點雲地圖、體素地圖、圖論地圖等多種地圖錶示形式，以及它們在機器人導航和環境交互中的應用。 後端優化（Bundle Adjustment）： 闡述Bundle Adjustment在全局一緻性優化相機位姿和三維地圖中的關鍵作用。 迴環檢測（Loop Closure Detection）： 講解如何通過識彆已經訪問過的場景來修正地圖漂移，提升SLAM係統的長期一緻性。 第三部分：光學傳感與計算機視覺的應用前沿 在掌握瞭核心理論和技術後，我們將目光投嚮這些技術在現實世界中的廣泛應用。 自動駕駛（Autonomous Driving）： 詳細探討攝像頭、LiDAR、毫米波雷達等傳感器在感知環境、識彆障礙物、預測軌跡、路徑規劃等方麵的協同工作。 增強現實（Augmented Reality, AR）與虛擬現實（Virtual Reality, VR）： 闡述計算機視覺技術如何實現對真實世界的理解和交互，以及如何將虛擬內容精確地疊加到真實世界中。 機器人導航與自主移動（Robotics Navigation and Autonomous Mobile Robots）： 介紹機器人如何利用光學傳感和計算機視覺來感知環境、定位自身、避開障礙物並完成導航任務。 工業自動化與質量檢測（Industrial Automation and Quality Inspection）： 探討機器視覺在産品缺陷檢測、尺寸測量、裝配引導等方麵的應用。 醫療影像分析（Medical Image Analysis）： 介紹計算機視覺在醫學圖像（如X光、CT、MRI）的分割、識彆、診斷輔助等方麵的應用。 安防監控與智能分析（Security Surveillance and Intelligent Analysis）： 探討人臉識彆、行為分析、異常事件檢測等技術在提升社會安全方麵的作用。 內容創作與媒體處理（Content Creation and Media Processing）： 介紹計算機視覺在圖像編輯、視頻分析、特效製作等領域的應用。 學習本書的收獲： 通過深入學習本書，讀者將能夠： 建立紮實的理論基礎： 深刻理解光學傳感器的原理和計算機視覺的核心算法。 掌握關鍵技術： 能夠識彆、提取和描述圖像特徵，進行目標識彆、分割和三維重建。 洞察技術前沿： 瞭解新興的光學傳感技術和深度學習在計算機視覺中的突破性進展。 拓寬應用視野： 認識到光學傳感與計算機視覺在眾多領域的廣泛應用，並激發新的創新思路。 培養解決問題的能力： 掌握分析和解決實際工程問題的通用方法論。 本書內容豐富，圖文並茂，力求將復雜的概念以清晰易懂的方式呈現。我們相信，通過對《光學傳感與計算機視覺：從感知到理解的旅程》的學習，您將能夠更好地理解機器如何“看見”世界，並為未來在相關領域的探索和創新奠定堅實的基礎。這是一段激動人心的技術探索之旅，我們期待您的加入。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是計算機視覺和機器人領域的一大驚喜！我是一名剛剛接觸SLAM（即時定位與地圖構建）的學生，原本對這個概念一竅不通，感覺像是在迷霧中摸索。但自從我翻開這本書，那種豁然開朗的感覺就來瞭。作者用一種非常接地氣的方式，將原本高深莫測的理論一點點拆解開來。我尤其喜歡它在介紹數學基礎部分的處理方式，沒有那種令人望而生畏的公式堆砌，而是通過形象的比喻和實際的例子來講解，比如講解齊次坐標的時候，它就把它比作是在三維空間裏加瞭一個“維度”，雖然聽起來有點抽象，但通過後續的推導和圖示，我真的理解瞭為什麼需要它，以及它在投影變換中扮演的角色。書中對於相機模型、畸變矯正、以及針孔相機模型等基礎知識的講解也十分到位，讓我對圖像是如何被采集和處理有瞭更清晰的認識。我最欣賞的是，作者並沒有僅僅停留在理論層麵，而是非常注重實踐的指導。它詳細講解瞭如何使用一些開源庫，比如PCL（Point Cloud Library）來處理點雲數據，如何進行特徵提取和匹配，以及如何構建三維地圖。每一次閱讀，都感覺自己離實際應用又近瞭一步。這本書對於我這樣初學者來說，簡直就像是一本“從零開始”的指導手冊，讓我對SLAM有瞭係統而深入的理解，也為我後續的學習打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一名已經有幾年機器人開發經驗的工程師，我一直在尋找一本能夠係統性梳理視覺SLAM技術棧的書籍，而這部作品無疑滿足瞭我的期望。它不像許多文獻那樣零散地介紹某個算法，而是將整個視覺SLAM的流程，從前端（數據采集、特徵提取、匹配、運動估計）到後端（迴環檢測、地圖構建、位姿優化）進行瞭非常清晰的梳理和整閤。我特彆欣賞書中對“因子圖”（Factor Graph）在SLAM中的應用講解，它提供瞭一種非常優雅的方式來錶示SLAM問題中的各種約束關係，並通過圖優化技術求解最優的位姿估計。這比傳統的Bundle Adjustment（BA）在處理大規模地圖和更復雜的場景時，展現齣瞭更強的可擴展性和魯棒性。書中對迴環檢測的各種方法的介紹也十分全麵，從經典的圖像檢索方法，到基於詞袋模型（BoW）的語義信息融閤，都進行瞭深入的探討，這對於提升SLAM係統的長期一緻性至關重要。此外，它對一些前沿技術，如基於深度學習的特徵提取和描述，以及視覺-慣性融閤（VIO）的初步探討，也為我提供瞭新的研究方嚮和思路。總的來說，這本書是一本非常紮實的參考書，它不僅能夠幫助讀者建立起對視覺SLAM的宏觀認識，還能深入瞭解其核心技術細節，為實際工程應用提供瞭寶貴的理論指導。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是一場關於“空間認知”的盛宴，它以一種獨特而引人入勝的方式，將復雜的視覺SLAM技術呈現在讀者麵前。我一直對機器人如何在未知環境中自主導航充滿好奇，而這本書正好滿足瞭我這份好奇心。它並沒有直接拋齣高深的數學公式，而是從“我們是如何看到世界”這個直觀的角度齣發，一步步引導我們理解視覺SLAM的本質。書中的“數據關聯”部分給我留下瞭深刻的印象，它不僅僅是簡單地匹配圖像中的點，而是探討瞭如何在高維度的特徵空間中尋找對應關係，以及如何利用這些對應關係來推斷相機的運動。書中對“位姿圖”（Pose Graph）的講解也十分精闢，它將SLAM問題抽象成一個優化問題，通過求解一係列節點（相機位姿）和邊（觀測約束）的最優配置，來構建全局一緻性的地圖。這讓我從一個全新的角度理解瞭SLAM的全局優化。我尤其喜歡書中關於“迴環檢測”的詳細論述，它解釋瞭為什麼迴環檢測是SLAM係統中至關重要的一環，以及如何通過各種方法來識彆之前訪問過的場景，從而避免纍積誤差。書中對不同算法的權衡和取捨分析，以及對工程實現中可能遇到的挑戰的探討，都展現瞭作者深厚的理論功底和豐富的實踐經驗。這本書不僅僅是一本技術書籍，更像是一位經驗豐富的嚮導，引領讀者在視覺SLAM的廣闊世界裏探索前行。

評分☆☆☆☆☆

最近有幸深入研究瞭這部關於視覺SLAM的著作，不得不說，它為我打開瞭一扇全新的大門。我之前對SLAM的理解更多停留在概念層麵，知道它大概是做什麼的，但具體的技術細節和實現原理卻感到模糊不清。這本書的齣現，徹底改變瞭我的認知。它不僅僅是簡單地羅列技術名詞，而是深入剖析瞭每個關鍵技術背後的原理和邏輯。例如，在講解傳感器模型時，它非常細緻地闡述瞭不同類型傳感器（如單目、雙目、RGB-D相機）的成像原理、優缺點，以及它們在SLAM係統中的作用。這讓我理解瞭為什麼在不同的應用場景下，我們需要選擇不同類型的相機。更令我印象深刻的是，書中對特徵提取和描述方法的講解，從傳統的SIFT、SURF，到更現代的ORB，作者都進行瞭詳盡的比較和分析，解釋瞭它們在魯棒性、計算效率以及對光照、尺度變化敏感度等方麵的差異。這對於我選擇閤適的特徵算法至關重要。此外，書中對後端優化算法的介紹也相當精彩，它不僅僅是簡單地給齣高斯-牛頓法或LM法的公式，而是深入分析瞭它們在求解約束優化問題中的迭代過程，以及如何通過圖優化來提升SLAM係統的精度和穩定性。這本書的知識密度非常高，但作者的講解邏輯清晰，層層遞進，讓人能夠循序漸進地掌握復雜的概念。

評分☆☆☆☆☆

當我拿到這本書的時候，我的第一反應是：這絕對是一本值得反復研讀的佳作。我之前接觸過一些關於SLAM的資料，但總覺得碎片化，缺乏係統性。這本書徹底改變瞭我的看法。它從最基礎的光學原理講起，深入淺齣地介紹瞭相機模型、投影幾何，以及圖像畸變等概念。對於初學者來說，這些基礎知識的紮實掌握至關重要，而這本書恰恰在這方麵做得非常齣色。我特彆喜歡書中對於“重投影誤差”的講解，它形象地解釋瞭為什麼我們需要最小化這個誤差來求解相機的位姿。書中對特徵提取和匹配算法的介紹也十分詳盡，無論是傳統的SIFT、SURF，還是新興的ORB，都做瞭深入的對比分析，讓我對不同算法的優劣有瞭更清晰的認識。更令我驚喜的是，它還介紹瞭如KLT（Kanade-Lucas-Tomasi）跟蹤等光流法，這為我提供瞭一種在不進行顯著特徵提取的情況下進行運動估計的可能性。書中對3D重構的講解也十分到位，它不僅介紹瞭多視圖幾何中的基本方法，還對點雲數據的處理和網格化等過程進行瞭詳細闡述，讓我對如何從圖像序列構建三維場景有瞭全麵的瞭解。這本書不僅停留在理論層麵，還結閤瞭大量的代碼示例和實踐指導，讓我在學習理論的同時，也能動手實踐，加深理解。