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图书介绍


SLAM视觉十四讲:双倍内容强化版

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著者
出版者 出版社:深智数位 订阅出版社新书快讯 新功能介绍
翻译者
出版日期 出版日期:2019/11/19
语言 语言:繁体中文



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发表于2022-10-06

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图书描述

这是一本介绍视觉SLAM 的书。

  SLAM 是Simultaneous Localization and Mapping 的缩写,中文译作「同时定位与地图型建置」。它是指搭载特定感测器的主体,在没有环境先验资讯的情况下,于运动过程中建立环境的模型,同时估计自己的运动。

  本书的主题就是SLAM视觉, SLAM 的目的是解决「定位」与「地图型建置」这两个问题。也就是说,一边要估计感测器本身的位置,一边要建立周围环境的模型。近年来随着科技的发展,涌现出了一大批与SLAM 相关的应用点。

  本书全面系统地介绍了以视觉感测器为主体的视觉SLAM 技术,详细地介绍SLAM 的理论背景、系统架构,以及各个模组的主流做法。同时,极其重视实作:本书介绍的所有重要演算法,都将列出可以执行的实际程式,以求加深读者的了解。并把完整的SLAM 系统分成几个模组:视觉里程计、后端最佳化、建图,以及回路检测。我们将陪着读者一点点实现这些模组中的核心部分,探讨它们在什么情况下有效,什么情况下会出问题,并指导大家在自己的机器上执行这些程式。你会接触到一些必要的数学理论和许多程式设计知识,会用到Eigen、OpenCV、PCL、g2o、Ceres 等函数库,掌握它们在Linux 作业系统中的使用方法。

  全书分为三大部分:

  「数学基础篇」
  第1 讲 是预备知识,介绍本书的基本资讯,习题部分主要包含一些自测题。
  第2 讲 为SLAM 系统概述,介绍一个SLAM 系统由哪些模组成,各模组的实际工作是什么。实作部分介绍程式设计环境的架设过程及IDE 的使用。
  第3 讲 介绍3D 空间刚体运动,你将接触到旋转矩阵、尤拉角、四元数的相关知识,并且在Eigen 中使用它们。
  第4 讲介绍李群与李代数。即使你现在不懂李代数为何物,也没有关系。你将学到李代数的定义和使用方式,然后透过Sophus 操作它们。
  第5 讲 介绍针孔相机模型及影像在电脑中的表达。你将用OpenCV 调取相机的内外参数。
  第6 讲 介绍非线性最佳化,包含状态估计理论基础、最小平方问题、梯度下降方法。你会完成一个使用Ceres 和g2o 进行曲线拟合的实验。

  「实作应用篇」
  第7 讲 为特征点法的视觉里程计。该讲内容比较多,包含特征分析与比对、对极几何约束的计算、PnP 和ICP 等。在实作中,你将用这些方法估计两个影像之间的运动。

  第8 讲 为直接法的视觉里程计。你将学习光流和直接法的原理,然后实现一个简单的直接法运动估计。

  第9 讲 为后端最佳化,主要为对Bundle Adjustment(BA)的深入讨论,包含基本的BA,以及如何利用稀疏性加速求解过程。你将用Ceres 和g2o 分别撰写一个BA 程式。

  第10 讲 主要介绍后端最佳化中的位姿图。位姿图是表达关键页框之间约束的一种更紧凑的形式。我们会介绍SE(3)和Sim(3)的位姿图,同时你将使用g2o 对一个位姿球进行最佳化。

  第11 讲 为回路检测,主要介绍以词袋方法为主的回路检测。你将使用DBoW3 撰写字典训练程式和回路检测程式。

  第12 讲 为地图型建置。我们会讨论如何使用一元进行稠密深度图的估计(以及这是多么不可靠),然后讨论RGB-D 的稠密地图型建置过程。你会撰写极线搜索与块符合的程式,然后在RGB-D 中遇到点云地图和八叉树地图的建置问题。

  第13 讲 是专案实作,你将架设一个二元视觉里程计架构,综合运用先前学过的知识,实现它的基本功能。在这个过程中,你会碰到一些问题,例如最佳化的必要性、关键页框的选择等。我们会在Kitti 资料集上测试它的效能,讨论一些改进的方法。

  第14 讲 主要介绍目前的开放原始码SLAM 方案及未来的发展方向。相信在阅读了前面的知识之后,你会更容易了解它们的原理,实现自己的新想法。

  适合读者群  机器人技术工程师、对 SLAM 有兴趣者,或 SLAM 相关课程科系师生作为教材或自学参考。                                     

本书特色

  SLAM视觉属于电脑视觉和机器人研究的交叉领域,本书系统介绍SLAM视觉(同时定位与地图构置)所需的基本知识与核心演算法,既包括数学理论基础,如三维空间的刚体运动、非线性优化;又涵盖电脑视觉的演算法实现,例如多视图几何、回环检测等。书中提供大量的实例程式码供读者学习,从而更深入地掌握内容。

  ► 更多的实例 增加一些实验程式来介绍演算法的原理。本书中的许多程式,除了唿叫函数库函数,还提供底层的实现。

  ► 更深入的内容 主要是从第7讲至第12讲的部分,重新定义那些容易引起误解的内容。

  ► 更完整的专案项目 在介绍所有必要知识之后,向读者展现一个完整的SLAM 系统是如何工作的。以精简的程式实现完整的功能,读者会获得一个由几百行程式实现、有完整前后端的SLAM 系统。

  ► 更通俗、简洁的表达 这是一本好书的标准,作者重新制作部分插图,清晰简明的让读者更清楚易懂。

著者信息

作者简介

高翔


  清华大学自动化系博士,慕尼克工业大学博士后。专注于电脑视觉、定位与建图、机器学习等,着、译作有《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。

张涛

  清华大学自动化系教授。1999年获清华大学自动化系检测技术与自动化装置专业博士学位,2002年获日本国立佐贺大学工学系研究科系统控制专业博士学位。研究课题包括机器人、航空航太、电脑视觉等。

刘毅

  华中科技大学图像与人工智慧研究所博士。专注于影像处理、三维重建、视觉SLAM,以及感测器融合研究和应用,曾在深圳市大疆创新公司,英特尔中国研究院等单位实习。
 
颜沁睿

  比利时荷语鲁汶大学人工智慧硕士,电子工程学士(GroupT)。长期致力于研究人工智慧技术在机器人领域的应用,包括电脑视觉、机器学习和SLAM。现担任地平线机器人公司智慧驾驶部演算法工程师。
 
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图书目录

前言
01 | 预备知识
1.1 本书讲什么
1.2 如何使用本书
1.3 风格约定
1.4 致谢和宣告
1.5 习题(基础自测题)

第一部分 数学基础
02 | 初识SLAM
2.1 引子:小萝卜的实例
2.2 经典视觉SLAM 架构
2.3 SLAM 问题的数学表述
2.4 实作:程式设计基础
2.5 习题
03 | 3D 空间刚体运动
3.1 旋转矩阵
3.2 实作:Eigen
3.3 旋转向量和尤拉角
3.4 四元数
3.5 相似、仿射、射影转换
3.6 实作:Eigen 几何模组
3.7 视觉化示范
3.8 习题
04 | 李群与李代数
4.1 李群与李代数基础
4.2 指数与对数对映
4.3 李代数求导与扰动模型
4.4 实作:Sophus
4.5 相似转换群与李代数
4.6 小结
4.7 习题
05 | 相机与影像
5.1 相机模型
5.2 影像
5.3 实作:电脑中的影像
5.4 实作:3D 视觉
5.5 习题
06 | 非线性最佳化
6.1 状态估计问题
6.2 非线性最小平方
6.3 实作:曲线拟合问题
6.4 小结
6.5 习题

第二部分 实践应用
07 | 视觉里程计1
7.1 特征点法
7.2 实作:特征分析和比对
7.3 2D−2D:对极几何
7.4 实作:对极约束求解相机运动
7.5 三角测量
7.6 实作:三角测量
7.7 3D−2D:PnP
7.8 实作:求解PnP
7.9 3D−3D:ICP
7.10 实作:求解ICP
7.11 小结
7.12 习题
08 | 视觉里程计2
8.1 直接法的引出
8.2 2D光流
8.3 实作:LK 光流
8.4 直接法
8.5 实作:直接法
8.6 习题
09 | 后端1
9.1 概述
9.2 BA与图最佳化
9.3 实作:Ceres BA
9.4 实作:g2o 求解BA
9.5 小结
9.6 习题
10 | 后端2
10.1 滑动视窗泸波和最佳化
10.2 位姿图
10.3 实作:位姿图最佳化
10.4 习题
11 | 回路检测
11.1 概述
11.2 词袋模型
11.3 字典
11.4 相似度计算
11.5 实验分析与评述
11.6 习题
12 | 建图
12.1 概述
12.2 一元稠密重建
12.3 实作:一元稠密重建
12.4 RGB-D 稠密建图
12.5 TSDF 地图和Fusion 系列
12.6 小结
12.7 习题
13 | 实作:设计SLAM 系统
13.1 为什么要单独列专案章节
13.2 专案架构
13.3 实现
13.4 实验效果
13.5 习题
14 | SLAM:现在与未来
14.1 目前的开放原始码方案
14.2 未来的SLAM 话题
14.3 习题
A | 高斯分佈的性质
A.1 高斯分佈
A.2 高斯分佈的运算
A.3 复合的实例
B | 矩阵求导
B.1 纯量函数对向量求导
B.2 向量函数对向量求导
C | ROS 入门
C.1 ROS 是什么
C.2 ROS 的特点
C.3 如何快速上手ROS

 

图书序言

作者序

  《视觉SLAM 十四讲:从理论到实作》出版已经两年多。两年来,这本书经历了13 次重印,在GitHub 上拥有2500 个星星,也在业界引起了广泛的关注和讨论。大多数读者评价是正面的,当然,书中也有些地方不够令人满意。例如,这本书针对初学者,有些应该深入的地方讲得不够深入;书中的数学符号不够统一,有些地方容易令读者产生误解;专案实作章节内容不够丰富,介绍较浅,等等。实际上,我在2016 年中期开始创作第1 版,所有文字、图片和程式都是从零开始准备的,再加上当时在读博士,也是第一次写这么厚的书,错漏在所难免。2018 年,我在慕尼黑工大给学生讲SLAM 课程,期间又累积了一些材料,所以本书从内容上更丰富、更合理。在第1 版的基础上做了以下改动:

  1. 更多的实例。增加了一些实验程式来介绍演算法的原理。在第1 版中,多数实作程式唿叫了各种函数库中的内建函数,现在我认为更深入地介绍底层计算会更好,所以本书中的许多程式,除了唿叫函数库函数,还提供了底层的实现。

  2. 更深入的内容。主要是从第7 讲至第12 讲的部分,同时删除了一些泛泛而谈的边角料(例如GTSAM 相关内容1)。对第1 版大部分数学公式进行了审查,重新定义了那些容易引起误解的内容。

  1 因数图最佳化现在已有完整的书籍《机器人感知:因数图在SLAM 中的应用》,用一小节很难介绍清楚。

  3. 更完整的专案项目。将第1 版的第9 讲移至第13 讲。于是,我们可以在介绍了所有必要知识之后,向大家展现一个完整的SLAM 系统是如何工作的。

  相比于第1 版,我在本书的专案中将追求以精简的程式实现完整的功能,你会获得一个由几百行程式实现的、有完整前后端的SLAM 系统。

  4. 更通俗、简洁的表达。我觉得这是一本好书的标准,特别是当介绍一些看起来高深莫测的数学知识时。我重新制作了部分插图,使它们即使在黑白印刷条件下也能看起来很清楚。

  当然,每讲前的简笔划我是不会改的!
  总之,我尽量做到深入浅出,也希望本书能够给你带来更加舒适的阅读体验。
 

图书试读


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