博主最近又开了新坑，，，总开坑（没办法，，看到东西就喜欢，就想去搞搞），前一段时间学长有slam的方向，我就去跟着搞了。做了两周，感觉还好（有一说一数学证明真的恶心。。。），接下来咱就对最近的学习做个总结
一、预备知识：
数学：（数学天下第一。。）高数，线代，概率论。
目前觉得线代是最重要的（大一学的线代到现在全还给老师了）
英语：能看懂文献（博主。。英语不好，只好谷歌翻译。。推荐一个Ubuntu下的翻译软件，Goldendict，软件中心就可以下）
编程基础：C++，linux（这个就不必多说了）
二、啥是slam:
我之前对slam理解就在无人驾驶
实际上，SLAM是一种技术，通过激光或者摄像头进行制图与定位。
应用场景还有比如AR，VR（这个博主想入坑好久了，，，以后再说吧），无人机的自动飞行（这个不了解行情，过后了解下，看能不能出个项目），自动驾驶
这个东西十几年前就有了，当年是把制图和定位独立了。但实际上，制一个好图，需要好的定位；同样好的定位需要制一个好图
二、SLAM的分类：
SLAM分激光SLAM和VSLAM也就是视觉SLAM。博主主要做视觉SLAM，就主要介绍这个了。
视觉SLAM顾名思义就是计算机视觉的一种应用，通过摄像头让设备可以感知周围。既然说到了摄像头，那咱就说说摄像头的事：
1、摄像头分单目，双目，RGB-D等
这个目，就是眼睛，单目就是一个眼睛，双目就两个。
这个双目和单目的区别就在于，单目没法用视差来分析深度，也就是当摄像头不运动时，你也不知道远方那个小的是模型小还是深度问题，也就是2D视觉。
双目就不一样了，人3D，左右可以判断这个深度多少。
当然单目运动起来就可以变成3D。
这个深度信息对SLAM很重要
3、视觉SLAM工作流程：
视觉里程计：估计临近时刻的相机运动
后端：从带有噪声的数据中估计最优途径和地图，滤波器，图优化，最大后概率估计。
回环检测：检测相机是否到达过之前的位置，判断差异。因为这个是有误差的，尽管误差很小，但累积起来也是很明显的。回环检测就是当误差积累时给消去。
建图：导航、规划、通讯、交互、可视化
三、第一周的作业：第一周就是概述，作业没什么好说的。
其中CMAKE要注意下，这个很有用，管理项目什么的。
对于CMAKE，，看期末考完有兴趣就搞一个CMAKE的学习笔记。
未来方向：唉~说起来惭愧，从大一下开始意识觉醒，到现在，是学了不少方面，单片机，深度学习，物联网模块，现在又开个SLAM。
不怕你们笑话，我其实就想当个程序猿，搞搞什么后端，什么游戏开发都可以。但，，，我要是早个三年，我绝对去做软开。
现在那就定下两个方向：嵌入式应用，主要开发linux上的应用，以及游戏吧（爱玩的男孩子都想有一个自己的游戏吧。）SLAM我想当爱好做，也没准我做个VR游戏就用上了（hhhhh）。下学期要开始沉淀了，把基础打牢。加油！奥利给！
