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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7

第2讲 初识SLAM9

2.1 引子：小萝卜的例子11

2.2 经典视觉SLAM框架17

2.2.1 视觉里程计17

2.2.2 后端优化19

2.2.3 回环检测20

2.2.4 建图21

2.3 SLAM问题的数学表述22

2.4 实践：编程基础25

2.4.1 安装Linux操作系统25

2.4.2 Hello SLAM27

2.4.3 使用cmake28

2.4.4 使用库30

2.4.5 使用IDE32

第3讲 三维空间刚体运动37

3.1 旋转矩阵39

3.1.1 点和向量，坐标系39

3.1.2 坐标系间的欧氏变换40

3.1.3 变换矩阵与齐次坐标42

3.2 实践：Eigen44

3.3 旋转向量和欧拉角48

3.3.1 旋转向量48

3.3.2 欧拉角50

3.4 四元数51

3.4.1 四元数的定义51

3.4.2 四元数的运算53

3.4.3 用四元数表示旋转55

3.4.4 四元数到旋转矩阵的转换55

3.5 相似、仿射、射影变换56

3.6 实践：Eigen几何模块57

3.7 可视化演示60

第4讲 李群与李代数62

4.1 李群与李代数基础64

4.1.1 群64

4.1.2 李代数的引出65

4.1.3 李代数的定义67

4.1.4 李代数so（3）67

4.1.5 李代数se（3）68

4.2 指数与对数映射69

4.2.1 SO（3）上的指数映射69

4.2.2 SE（3）上的指数映射70

4.3 李代数求导与扰动模型72

4.3.1 BCH公式与近似形式72

4.3.2 SO（3）李代数上的求导73

4.3.3 李代数求导74

4.3.4 扰动模型（左乘）75

4.3.5 SE（3）上的李代数求导76

4.4 实践：Sophus76

4.5 相似变换群与李代数79

4.6 小结81

第5讲 相机与图像82

5.1 相机模型84

5.1.1 针孔相机模型84

5.1.2 畸变87

5.1.3 双目相机模型90

5.1.4 RGB-D相机模型92

5.2 图像93

5.3 实践：图像的存取与访问95

5.3.1 安装OpenCV95

5.3.2 操作OpenCV图像96

5.4 实践：拼接点云99

第6讲 非线性优化104

6.1 状态估计问题106

6.1.1 最大后验与最大似然106

6.1.2 最小二乘的引出108

6.2 非线性最小二乘109

6.2.1 一阶和二阶梯度法110

6.2.2 高斯牛顿法111

6.2.3 列文伯格—马夸尔特方法113

6.2.4 小结114

6.3 实践：Ceres115

6.3.1 Ceres简介116

6.3.2 安装Ceres116

6.3.3 使用Ceres拟合曲线117

6.4 实践：g2o121

6.4.1 图优化理论简介121

6.4.2 g2o的编译与安装122

6.4.3 使用g2o拟合曲线123

6.5 小结128

第7讲 视觉里程计1130

7.1 特征点法132

7.1.1 特征点132

7.1.2 ORB特征134

7.1.3 特征匹配137

7.2 实践：特征提取和匹配138

7.3 2D-2D：对极几何141

7.3.1 对极约束141

7.3.2 本质矩阵143

7.3.3 单应矩阵146

7.4 实践：对极约束求解相机运动148

7.5 三角测量153

7.6 实践：三角测量154

7.6.1 三角测量代码154

7.6.2 讨论156

7.7 3D-2D：PnP157

7.7.1 直接线性变换158

7.7.2 P3P159

7.7.3 Bundle Adjustment161

7.8 实践：求解PnP165

7.8.1 使用EPnP求解位姿165

7.8.2 使用BA优化166

7.9 3D-3D：ICP172

7.9.1 SVD方法173

7.9.2 非线性优化方法175

7.10 实践：求解ICP176

7.10.1 SVD方法176

7.10.2 非线性优化方法178

7.11 小结180

第8讲 视觉里程计2182

8.1 直接法的引出184

8.2 光流（Optical Flow）185

8.3 实践：LK光流187

8.3.1 使用TUM公开数据集187

8.3.2 使用LK光流188

8.4 直接法（Direct Method）192

8.4.1 直接法的推导192

8.4.2 直接法的讨论195

8.5 实践：RGB-D的直接法196

8.5.1 稀疏直接法196

8.5.2 定义直接法的边197

8.5.3 使用直接法估计相机运动199

8.5.4 半稠密直接法200

8.5.5 直接法的讨论202

8.5.6 直接法优缺点总结203

第9讲 实践：设计前端205

9.1 搭建VO框架206

9.1.1 确定程序框架207

9.1.2 确定基本数据结构208

9.1.3 Camera类210

9.1.4 Frame类212

9.1.5 MapPoint类213

9.1.6 Map类213

9.1.7 Config类214

9.2 基本的VO：特征提取和匹配216

9.2.1 两两帧的视觉里程计216

9.2.2 讨论224

9.3 改进：优化PnP的结果224

9.4 改进：局部地图227

9.5 小结233

第10讲 后端1235

10.1 概述237

10.1.1 状态估计的概率解释237

10.1.2 线性系统和KF239

10.1.3 非线性系统和EKF242

10.1.4 EKF的讨论243

10.2 BA与图优化245

10.2.1 投影模型和BA代价函数245

10.2.2 BA的求解247

10.2.3 稀疏性和边缘化248

10.2.4 鲁棒核函数255

10.2.5 小结256

10.3 实践：g2o257

10.3.1 BA数据集257

10.3.2 g2o求解BA258

10.3.3 求解262

10.4 实践：Ceres264

10.4.1 Ceres求解BA265

10.4.2 求解267

10.5 小结269

第11讲 后端2270

11.1 位姿图（Pose Graph）271

11.1.1 Pose Graph的意义271

11.1.2 Pose Graph的优化272

11.2 实践：位姿图优化274

11.2.1 g2o原生位姿图274

11.2.2 李代数上的位姿图优化278

11.2.3 小结284

11.3 因子图优化初步285

11.3.1 贝叶斯网络285

11.3.2 因子图286

11.3.3 增量特性288

11.4 实践：gtsam289

11.4.1 安装gtsam 4.0289

11.4.2 位姿图优化290

第12讲 回环检测297

12.1 回环检测概述299

12.1.1 回环检测的意义299

12.1.2 方法300

12.1.3 准确率和召回率301

12.2 词袋模型303

12.3 字典305

12.3.1 字典的结构305

12.3.2 实践：创建字典306

12.4 相似度计算309

12.4.1 理论部分309

12.4.2 实践：相似度的计算310

12.5 实验分析与评述314

12.5.1 增加字典规模314

12.5.2 相似性评分的处理316

12.5.3 关键帧的处理316

12.5.4 检测之后的验证317

12.5.5 与机器学习的关系317

第13讲 建图319

13.1 概述320

13.2 单目稠密重建322

13.2.1 立体视觉322

13.2.2 极线搜索与块匹配323

13.2.3 高斯分布的深度滤波器325

13.3 实践：单目稠密重建328

13.4 实验分析与讨论339

13.4.1 像素梯度的问题339

13.4.2 逆深度340

13.4.3 图像间的变换341

13.4.4 并行化：效率的问题342

13.4.5 其他的改进343

13.5 RGB-D稠密建图343

13.5.1 实践：点云地图344

13.5.2 八叉树地图347

13.5.3 实践：八叉树地图350

13.6 TSDF地图和Fusion系列352

13.7 小结356

第14讲 SLAM：现在与未来357

14.1 当前的开源方案358

14.1.1 MonoSLAM358

14.1.2 PTAM359

14.1.3 ORB-SLAM361

14.1.4 LSD-SLAM363

14.1.5 SVO364

14.1.6 RTAB-MAP366

14.1.7 其他367

14.2 未来的SLAM话题367

14.2.1 视觉＋惯性导航SLAM367

14.2.2 语义SLAM369

14.2.3 SLAM的未来370

附录A 高斯分布的性质371

附录B ROS入门374

参考文献377