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SLAM視覺十四講：雙倍內容強化版

為了解決slam中文的問題，作者高翔張濤劉毅顏沁睿 這樣論述：

　　這是一本介紹視覺SLAM 的書。 　　SLAM 是Simultaneous Localization and Mapping 的縮寫，中文譯作「同時定位與地圖型建置」。它是指搭載特定感測器的主體，在沒有環境先驗資訊的情況下，於運動過程中建立環境的模型，同時估計自己的運動。 　　本書的主題就是SLAM視覺， SLAM 的目的是解決「定位」與「地圖型建置」這兩個問題。也就是說，一邊要估計感測器本身的位置，一邊要建立周圍環境的模型。近年來隨著科技的發展，湧現出了一大批與SLAM 相關的應用點。 　　本書全面系統地介紹了以視覺感測器為主體的視覺SLAM 技術，詳細地介紹SLAM 的理論背景、

系統架構，以及各個模組的主流做法。同時，極其重視實作：本書介紹的所有重要演算法，都將列出可以執行的實際程式，以求加深讀者的了解。並把完整的SLAM 系統分成幾個模組：視覺里程計、後端最佳化、建圖，以及回路檢測。我們將陪著讀者一點點實現這些模組中的核心部分，探討它們在什麼情況下有效，什麼情況下會出問題，並指導大家在自己的機器上執行這些程式。你會接觸到一些必要的數學理論和許多程式設計知識，會用到Eigen、OpenCV、PCL、g2o、Ceres 等函數庫，掌握它們在Linux 作業系統中的使用方法。 　　全書分為三大部分： 　　「數學基礎篇」 　　第1 講 是預備知識，介紹本書的基本資訊，習

題部分主要包含一些自測題。 　　第2 講 為SLAM 系統概述，介紹一個SLAM 系統由哪些模組成，各模組的實際工作是什麼。實作部分介紹程式設計環境的架設過程及IDE 的使用。 　　第3 講 介紹3D 空間剛體運動，你將接觸到旋轉矩陣、尤拉角、四元數的相關知識，並且在Eigen 中使用它們。 　　第4 講介紹李群與李代數。即使你現在不懂李代數為何物，也沒有關係。你將學到李代數的定義和使用方式，然後透過Sophus 操作它們。 　　第5 講 介紹針孔相機模型及影像在電腦中的表達。你將用OpenCV 調取相機的內外參數。 　　第6 講 介紹非線性最佳化，包含狀態估計理論基礎、最小平方問題、梯度下降

方法。你會完成一個使用Ceres 和g2o 進行曲線擬合的實驗。 　　「實作應用篇」 　　第7 講 為特徵點法的視覺里程計。該講內容比較多，包含特徵分析與比對、對極幾何約束的計算、PnP 和ICP 等。在實作中，你將用這些方法估計兩個影像之間的運動。 　　第8 講 為直接法的視覺里程計。你將學習光流和直接法的原理，然後實現一個簡單的直接法運動估計。 　　第9 講 為後端最佳化，主要為對Bundle Adjustment（BA）的深入討論，包含基本的BA，以及如何利用稀疏性加速求解過程。你將用Ceres 和g2o 分別撰寫一個BA 程式。 　　第10 講 主要介紹後端最佳化中的位姿圖。位

姿圖是表達關鍵頁框之間約束的一種更緊湊的形式。我們會介紹SE(3)和Sim(3)的位姿圖，同時你將使用g2o 對一個位姿球進行最佳化。 　　第11 講 為回路檢測，主要介紹以詞袋方法為主的回路檢測。你將使用DBoW3 撰寫字典訓練程式和回路檢測程式。 　　第12 講 為地圖型建置。我們會討論如何使用一元進行稠密深度圖的估計（以及這是多麼不可靠），然後討論RGB-D 的稠密地圖型建置過程。你會撰寫極線搜索與塊符合的程式，然後在RGB-D 中遇到點雲地圖和八叉樹地圖的建置問題。 　　第13 講 是專案實作，你將架設一個二元視覺里程計架構，綜合運用先前學過的知識，實現它的基本功能。在這個過程中

，你會碰到一些問題，例如最佳化的必要性、關鍵頁框的選擇等。我們會在Kitti 資料集上測試它的效能，討論一些改進的方法。 　　第14 講 主要介紹目前的開放原始碼SLAM 方案及未來的發展方向。相信在閱讀了前面的知識之後，你會更容易了解它們的原理，實現自己的新想法。 　　適合讀者群  機器人技術工程師、對 SLAM 有興趣者，或 SLAM 相關課程科系師生作為教材或自學參考。                                      本書特色 　　SLAM視覺屬於電腦視覺和機器人研究的交叉領域，本書系統介紹SLAM視覺（同時定位與地圖構置）所需的基本知識與核心演算法，既

包括數學理論基礎，如三維空間的剛體運動、非線性優化；又涵蓋電腦視覺的演算法實現，例如多視圖幾何、回環檢測等。書中提供大量的實例程式碼供讀者學習，從而更深入地掌握內容。 　　► 更多的實例 增加一些實驗程式來介紹演算法的原理。本書中的許多程式，除了呼叫函數庫函數，還提供底層的實現。 　　► 更深入的內容 主要是從第7講至第12講的部分，重新定義那些容易引起誤解的內容。 　　► 更完整的專案項目 在介紹所有必要知識之後，向讀者展現一個完整的SLAM 系統是如何工作的。以精簡的程式實現完整的功能，讀者會獲得一個由幾百行程式實現、有完整前後端的SLAM 系統。 　　► 更通俗、簡潔的表達 這是

一本好書的標準，作者重新製作部分插圖，清晰簡明的讓讀者更清楚易懂。 作者簡介 高翔 　　清華大學自動化系博士，慕尼克工業大學博士後。專注於電腦視覺、定位與建圖、機器學習等，著、譯作有《視覺SLAM十四講：從理論到實踐》、《機器人學中的狀態估計》，在RAS、Auto Robotics、IROS等期刊會議上發表論文。現從事自動駕駛車輛研發工作。 張濤 　　清華大學自動化系教授。1999年獲清華大學自動化系檢測技術與自動化裝置專業博士學位，2002年獲日本國立佐賀大學工學系研究科系統控制專業博士學位。研究課題包括機器人、航空航太、電腦視覺等。 劉毅 　　華中科技大學圖像與人工智慧研究

所博士。專注於影像處理、三維重建、視覺SLAM，以及感測器融合研究和應用，曾在深圳市大疆創新公司，英特爾中國研究院等單位實習。 　 顏沁睿 　　比利時荷語魯汶大學人工智慧碩士，電子工程學士（GroupT）。長期致力於研究人工智慧技術在機器人領域的應用，包括電腦視覺、機器學習和SLAM。現擔任地平線機器人公司智慧駕駛部演算法工程師。   前言 01 | 預備知識 1.1 本書講什麼 1.2 如何使用本書 1.3 風格約定 1.4 致謝和宣告 1.5 習題（基礎自測題） 第一部分 數學基礎 02 | 初識SLAM 2.1 引子：小蘿蔔的實例 2.2 經典視覺SLAM 架構

2.3 SLAM 問題的數學表述 2.4 實作：程式設計基礎 2.5 習題 03 | 3D 空間剛體運動 3.1 旋轉矩陣 3.2 實作：Eigen 3.3 旋轉向量和尤拉角 3.4 四元數 3.5 相似、仿射、射影轉換 3.6 實作：Eigen 幾何模組 3.7 視覺化示範 3.8 習題 04 | 李群與李代數 4.1 李群與李代數基礎 4.2 指數與對數對映 4.3 李代數求導與擾動模型 4.4 實作：Sophus 4.5 相似轉換群與李代數 4.6 小結 4.7 習題 05 | 相機與影像 5.1 相機模型 5.2 影像 5.3 實作：電腦中的影像 5.4 實作：3D 視覺 5.5 習題

06 | 非線性最佳化 6.1 狀態估計問題 6.2 非線性最小平方 6.3 實作：曲線擬合問題 6.4 小結 6.5 習題 第二部分 實踐應用 07 | 視覺里程計1 7.1 特徵點法 7.2 實作：特徵分析和比對 7.3 2D−2D：對極幾何 7.4 實作：對極約束求解相機運動 7.5 三角測量 7.6 實作：三角測量 7.7 3D−2D：PnP 7.8 實作：求解PnP 7.9 3D−3D：ICP 7.10 實作：求解ICP 7.11 小結 7.12 習題 08 | 視覺里程計2 8.1 直接法的引出 8.2 2D光流 8.3 實作：LK 光流 8.4 直接法 8.5 實作：直接法

8.6 習題 09 | 後端1 9.1 概述 9.2 BA與圖最佳化 9.3 實作：Ceres BA 9.4 實作：g2o 求解BA 9.5 小結 9.6 習題 10 | 後端2 10.1 滑動視窗濾波和最佳化 10.2 位姿圖 10.3 實作：位姿圖最佳化 10.4 習題 11 | 回路檢測 11.1 概述 11.2 詞袋模型 11.3 字典 11.4 相似度計算 11.5 實驗分析與評述 11.6 習題 12 | 建圖 12.1 概述 12.2 一元稠密重建 12.3 實作：一元稠密重建 12.4 RGB-D 稠密建圖 12.5 TSDF 地圖和Fusion 系列 12.6 小結 12.7

習題 13 | 實作：設計SLAM 系統 13.1 為什麼要單獨列專案章節 13.2 專案架構 13.3 實現 13.4 實驗效果 13.5 習題 14 | SLAM：現在與未來 14.1 目前的開放原始碼方案 14.2 未來的SLAM 話題 14.3 習題 A | 高斯分佈的性質 A.1 高斯分佈 A.2 高斯分佈的運算 A.3 複合的實例 B | 矩陣求導 B.1 純量函數對向量求導 B.2 向量函數對向量求導 C | ROS 入門 C.1 ROS 是什麼 C.2 ROS 的特點 C.3 如何快速上手ROS   作者序 　　《視覺SLAM 十四講：從理論到實作》出版已經兩年多。兩

年來，這本書經歷了13 次重印，在GitHub 上擁有2500 個星星，也在業界引起了廣泛的關注和討論。大多數讀者評價是正面的，當然，書中也有些地方不夠令人滿意。例如，這本書針對初學者，有些應該深入的地方講得不夠深入；書中的數學符號不夠統一，有些地方容易令讀者產生誤解；專案實作章節內容不夠豐富，介紹較淺，等等。實際上，我在2016 年中期開始創作第1 版，所有文字、圖片和程式都是從零開始準備的，再加上當時在讀博士，也是第一次寫這麼厚的書，錯漏在所難免。2018 年，我在慕尼黑工大給學生講SLAM 課程，期間又累積了一些材料，所以本書從內容上更豐富、更合理。在第1 版的基礎上做了以下改動： 　

　1. 更多的實例。增加了一些實驗程式來介紹演算法的原理。在第1 版中，多數實作程式呼叫了各種函數庫中的內建函數，現在我認為更深入地介紹底層計算會更好，所以本書中的許多程式，除了呼叫函數庫函數，還提供了底層的實現。 　　2. 更深入的內容。主要是從第7 講至第12 講的部分，同時刪除了一些泛泛而談的邊角料（例如GTSAM 相關內容1）。對第1 版大部分數學公式進行了審查，重新定義了那些容易引起誤解的內容。 　　1 因數圖最佳化現在已有完整的書籍《機器人感知：因數圖在SLAM 中的應用》，用一小節很難介紹清楚。 　　3. 更完整的專案項目。將第1 版的第9 講移至第13 講。於是，我們可以

在介紹了所有必要知識之後，向大家展現一個完整的SLAM 系統是如何工作的。 　　相比於第1 版，我在本書的專案中將追求以精簡的程式實現完整的功能，你會獲得一個由幾百行程式實現的、有完整前後端的SLAM 系統。 　　4. 更通俗、簡潔的表達。我覺得這是一本好書的標準，特別是當介紹一些看起來高深莫測的數學知識時。我重新製作了部分插圖，使它們即使在黑白印刷條件下也能看起來很清楚。 　　當然，每講前的簡筆劃我是不會改的！ 　　總之，我儘量做到深入淺出，也希望本書能夠給你帶來更加舒適的閱讀體驗。  

slam中文進入發燒排行的影片

針對真實場景建立具偽真值之深度學習訓練資料以進行飛時測距深度降噪

為了解決slam中文的問題，作者王立洋 這樣論述：

近年來飛時測距技術已被廣泛應用在室內等小規模場景之深度感測。然而，飛時測距技術目前仍受限於多路徑干涉現象所造成的深度量測誤差。據我們所知，一些研究利用深度學習的方式針對飛時測距的深度圖進行修正，降噪的品質在實驗數據中超越了以往的演算法，但是這些深度網路進行訓練時，由於大量真實場景的訓練資料難以取得，因此這些方法大部分以電腦模擬合成的資料進行訓練為主。然而合成場景與真實場景表現的深度誤差仍然具有一定差距，因此在應用的環境下，這些深度網路對於多路徑干涉現象的改善能力依然有限。本篇論文提出一個自監督式的策略以進行優化飛時測距降噪深度網路的方法，該方法僅需要飛時測距深度儀在現實中取樣，即可利用三維重

建之全局一致性的特性，大量產生具有偽真值的真實場景訓練資料，並且可應用於針對飛時測距深度修正之深度網路做訓練。實驗顯示，經過由本篇論文提出之自監督式優化後的深度網路，應用在真實環境下能夠提升對於飛時測距深度圖降噪的品質並且改善多路徑干涉的誤差。

自駕車革命：改變人類生活、顛覆社會樣貌的科技創新

為了解決slam中文的問題，作者HodLipson 這樣論述：

  從自動輔助駕駛到完全無人駕駛 圖解‧案例‧商機‧生活場景‧徹底解析 數位轉型再進化，產業整合新商機， 當人類把生命交給感測器、人工智慧和車聯網的那一天來臨。 　　近年來，自動駕駛成為各大車廠、科技巨頭競逐的領域，從半自駕（先進輔助駕駛）到全自駕（完全無人駕駛），應用的科技包括傳感技術、機器人學、機器知覺、機器學習、人工智慧、演算法和智慧型運輸系統等等，原本在學術領域的知識逐漸實用化、商品化。 　　從提供人類駕駛車道偏移警示、防撞預警等不同功能的半自駕車，到沒有方向盤、油門與煞車的全自駕車，自動駕駛牽動相關產業鏈和社會系統，也讓交通成為一種自動化、隨叫隨到的服務

，顛覆我們的移動方式，也改變我們對時間與空間的認知。 　　自駕車的好處是能減少車禍、避免塞車、降低空氣汙染，老人與殘障者也會獲得全新的移動能力。不過，任何的新創科技都有黑暗面，自駕車也不例外，像是造成公共運輸衰退，因為人們都將受到隨叫隨到的無人駕駛座艙吸引，價錢甚至比一趟公車票還低；此外，自駕車可能也會造成職業司機失業、個人隱私不保等問題。 　　作者在本書中探討自駕車的發展歷史，帶領我們了解車輛如何轉變成為聰明的運輸機器人，進一步省思無人駕駛對於我們的工作、交通、運輸、製造、保險、醫療和倫理道德造成什麼衝擊，我們又該如何因應。 　　當人類把生命交給感測器、人工智慧和車聯網的那

一天來臨時，但願我們都已經做好準備。 ◎一致推薦 丁彥允｜喜門史塔雷克（7Starlake）創辦人 王傑智｜交通大學電機工程學系教授、工業技術研究院機械與機電系統研究所數位長 余宛如｜立法委員 林漢卿｜聯華聚能科技股份有限公司總經理 許毓仁｜TEDxTaipei共同創辦人、立法委員 温峻瑜｜艾德斯科技（ADAS Mobile Tech）股份有限公司董事長、以色列商會秘書長 蔡惠卿｜上銀科技股份有限公司總經理 　　►自駕車的技術牽涉甚廣，從傳感技術、機器人學、機器知覺、機器學習到智慧型運輸系統，需要處理更多「人」所引發的問題，如衝出巷子的小孩、不遵守交通規則的

用路人與挑釁的後車駕駛人，即使有再完備的系統，結果問題往往出在於人身上。因此，「人」，是自動駕駛最後一塊拼圖，更精準的說法是「包括人在內的系統整合」，才是自駕車產業的關鍵。──王傑智（交通大學電機工程學系教授、工業技術研究院機械與機電系統研究所數位長） 　　►無人駕駛背後的人工智慧科技，牽涉的龐大關連產業鏈商機和社會系統衝擊，就像是冰山底下的體積難以估計，亟待具有豐富想像力的科學家、社會學家以及你我一起來努力！──丁彥允（喜門史塔雷克［7Starlake］創辦人） 　　►汽車的智能化與無人化，將能夠挽救許多的人類生命，其中關鍵的賦能科技（enabling technology）就是「人

工智慧」。作者在深度學習方面的精闢見解，以及對未來社會因為自動駕駛所帶來的情境描繪，實引人深思，並令人嚮往此科技的未來發展。──林漢卿（聯華聚能科技股份有限公司總經理） 　　►我非常推薦這本書，對於無人車的介紹非常詳盡，且用淺白還有許多圖片與表格，就算是不熟悉此領域的讀者，也可以從這本書了解無人車。──余宛如（立法委員） 　　►這是一本有深度的書，並非只是簡單的概說，讓我們能順著它進入自駕車領域。臺灣有非常優質的半導體及資通訊產業基礎，也有傑出的科技基礎培育軟體人才、IC設計、半導體感測技術開發等等，因此，在這一波人工智慧與自駕車產業浪潮中，我們一定要有角色。自駕車不再那麼遙遠，在未來

五年、十年、二十年，它絕對會一步步的發生在我們的生活當中。──溫峻瑜（艾德斯科技股份有限公司〔ADAS Mobile Tech〕董事長、以色列商會秘書長） 　　►作者引用了大量的數據資料以及細膩的筆觸，如實呈現無人載具能夠為人類社會可能帶來的改變。但並不是一味宣揚好處或不斷揭露缺點，而是優劣並陳，讓讀者能夠用最全面的方式來理解即將到達眼前的近未來。未來不論是人工智慧，或是無人載具的應用，都將會是一種趨勢，在瞬息萬變的科技巨變走近我們之前，可以透過本書做好萬全的準備。──許毓仁（TEDxTaipei共同創辦人、立法委員）  

臺灣飛鏢運動發展過程及推廣困境之研究

為了解決slam中文的問題，作者林郁慈 這樣論述：

飛鏢運動與酒吧息息相關，在推廣過程中面臨民眾根深蒂固的社會觀念，影響新興運動的發展，再者參考文獻、書籍、雜誌、月刊、新聞等資料遠比其他運動之整理較為鬆散且有互相抵觸之處，然而瞭解在較沒有歷史文化背景的新興運動在推廣上實屬不易，因此透過研究為臺灣飛鏢運動留下進一步的歷史紀錄。 為此研究採用文獻分析法和半結構式的訪談法來探討臺灣的發展過程、推廣現況和未來趨勢加以分析並提出結論與建議，從以獲得世界飛鏢總會 WDF 認可之窗口—中華民國競技飛鏢總會進行研究，透過不同職務的角度，更貼近瞭解當今飛鏢運動的發展。 以研究結果指出在臺灣發展過程以飛鏢公司與飛鏢組織相輔相成的模式，使得飛鏢

運動成為民眾茶餘飯後的休閒娛樂；臺灣飛鏢運動的推廣現況，分為實際和校園發展之狀況，以實際發展來說慢慢得拓展飛鏢場所，增加賽事和體驗活動，提升民眾投入意願，屬高階的選手已有慢慢嚮往至歐美發展之趨勢；以校園發展來說透過開放式研習並扎根於推廣基層人員，使得校方人員瞭解飛鏢運動的效益；臺灣飛鏢運動的未來走向，倘若與國際接軌，仍需發展硬式飛鏢，進而更貼近當今飛鏢運動的市場，如飛鏢運動能成為亞奧運項目，加上政府和企業的支持，促使飛鏢運動生活化乃是未來之策略。