二. 定位技术理论

作者：刘权祥 魏天昊 曾雅

1. 定位技术概论

https://blog.csdn.net/qq_38252524/article/details/107742847

上文介绍了当前主流定位技术，对于文中提到的每一种方法，都应该自己网上去搜索一下更多的知识

任务：比较这些方法的异同

2. SLAM部分

推荐教材：《视觉SLAM十四讲》

推荐网课：深蓝学院系列（有网盘链接，但容易过期，到时候再给）

学习指南：

第一次学习，建议重点关注第三讲、第五讲，这两讲非常重要，其他部分的内容可能会有难度，了解即可。

后面再深入学习的时候，可以把第三讲的公式推导自己做一遍，第七八讲的概念可以好好看看。

不用太在意各种数学公式，可以先看做一个黑箱子，除了相机标定那一块完整的公式要推导一遍，其他的可以往后放放。

3. 蒙特卡洛定位（粒子滤波）

3.1 基础知识

没必要看《概率机器人》，直接在网上找相关的博客进行基本知识的学习。

3.2 实践

目前主要是针对Robocup的场地做粒子滤波

有仿真、实际的两种实现，但是都没有完全做好，可以直接上手测试、调整。

4. 地图匹配

TODO

5. 卡尔曼滤波（以及扩展卡尔曼滤波）

在视觉SLAM的后端优化中，介绍了5种方法：

卡尔曼滤波器，扩展卡尔曼滤波器，BA优化，PoseGraph优化，因子图优化。

涉及到很多的概率论，线性代数知识，难度有点大。

但是仍然需要掌握卡尔曼滤波器技术，它在生活中有着大量的应用，非常重要。

学习链接1：https://blog.csdn.net/young_gy/article/details/78177291

学习链接2：How a Kalman filter works, in pictures | Bzarg

视觉SLAM后端部分如果看不懂，可参考以下链接：

后端链接1：https://blog.csdn.net/zkk9527/article/details/89053388

后端链接2：https://blog.csdn.net/zkk9527/article/details/89068410?spm=1001.2014.3001.5501