如果你拥有一辆马车，你知道你马车轮子的周长，并且你安装了一种装置可以统计车轮转了多少圏数。你从A地一到达B地，便可以计算出A到B的路程，换句话说：你知道自己行走了多远的路程。
Slam：同步定位与建图，就是在定位的同时，建立环境地图。 主要思路是根据运动学模型计算位姿，并通过传感得到的环境信息，对估计位姿调整优化，从而得到准确位姿，根据定位及感知数据绘制地图。 下图为slam主流框架：
标题：Point-LIO: Robust High-Bandwidth LiDAR-Inertial Odometry
文章：LiDAR-based SLAM for robotic mapping: state of the art and new frontiers
文章：Towards Accurate Ground Plane Normal Estimation from Ego-Motion
当今,由于数字图像处理和计算机视觉技术的迅速发展,越来越多的研究者采用摄像机作为全自主用移动机器人的感知传感器。这主要是因为原来的超声或红外传感器感知信息量有限,鲁棒性差,而视觉系统则可以弥补这些缺点。而现实世界是三维的，而投射于摄像镜头（CCD/CMOS）上的图像则是二维的，视觉处理的最终目的就是要从感知到的二维图像中提取有关的三维世界信息。
本文为我在浙江省北大信研院-智能计算中心-情感智能机器人实验室-科技委员会所做的一个分享汇报，现在我把它搬运到博客中。
在你还没学好走路的时候，不要老想着，将来我当上老板了，我是开宝马呢？还是开奔驰呢？要先学会骑自行车。。。 经常有人在群里问，运维人员需不需要学开发？需不需要学PYTHON？PYTHON和SHELL有什么区别？天天问这种好水的问题，我实在受不了，决定帮大家扫扫盲，求求新手们，以后别他妈瞎问了。 现阶段，掌握一门开发语言已经成为高级运维工程师的必备计能，不会开发，你就不能充分理解你们系统的业务流程，你就不能帮助调试、优化开发人开发的程序，开发人员有的时候很少关注性能的问题，这些问题就得运维人员来做，一个业务上线
“PHP 是世界上最好的语言”。。。“吗”？相信很多人跟我一样，都会在后边打个问号。这些年以来，“PHP 已死”、“PHP 行将消亡”之类的言论甚嚣尘上，由此看得出，很多开发人员讨厌 PHP。这又是为什么呢？PHP 真的就这么令人讨厌吗？
标题：Accurate and Robust Scale Recovery for Monocular Visual Odometry Based on Plane Geometry
如果一个拿破仑时代的青年想当上炮兵军官，他的数学究竟要多好？他究竟要学哪一方面的数学，学到什么样水平和熟练度，才能胜任？
文章：PaGO-LOAM: Robust Ground-Optimized LiDAR Odometry
对于自动驾驶汽车来说，在未知环境中的实时定位和建图非常重要。本文提出了一种快速、轻量级的3D激光雷达SLAM，用于大规模城市环境中自动驾驶车辆的定位。文中提出了一种新的基于深度信息的编码方法，可以对具有不同分辨率的无序点云进行编码，避免了点云在二维平面上投影时丢失维度信息。通过根据编码的深度信息动态选择邻域点来修改主成分分析（PCA），以更少的时间消耗来拟合局部平面。阈值和特征点的数量根据距离间隔自适应，从而提取出稀疏的特征点并均匀分布在三维空间中。提取的关键特征点提高了里程计的准确性，并加快了点云的对齐。在KITTI和MVSECD上验证了该算法的有效性和鲁棒性。里程计估计的快速运行时间为21ms。与KITTI的几种典型的最先进方法相比，所提出的方法将平移误差减少了至少19%，旋转误差减少了7.1%。
介绍： 大疆出品，必属精品。 固态激光雷达里程计的工作现阶段还是比较少的，大疆自己出了固态激光雷达后在LOAM的基础上改进了一个适用于固态激光雷达的里程计，该系统可以用在小视场角和非重复性扫描的雷达上。
IMU(加速度计)的测量频率高，即可以精确的测量到物体的姿态运动，对运动灵敏，同时成本低，体积小，抗干扰能力强，基本上在多传感器融合中是一个必备的传感器。
由于对三维激光SLAM比较感兴趣，并且最近也在找无人驾驶激光SLAM算法的岗位，所以花了一个多月把LOAM的论文和源码好好看了一遍。发现论文还是比较容易明白，但一看代码全是坑。看论文懂了，看代码似懂非懂。为了尽快把这坑填上，所以诚邀读者一起探讨。作者始终认为填坑最好的方法是拉别人和你一起填坑。由于三千多行的源码不是一篇博客能够讲明白的，所以这篇博客主要讲一下我对LOAM论文的理解，后续会有代码的介绍，希望对大家能有帮助。
论文题目：《Visual-lidar Odometry and Mapping: Low-drift, Robust, and Fast》 发表在2015年的ICRA上，是一篇经典的视觉激光融合的SLAM系统框架，但是作者未开源代码。在公众号「计算机视觉工坊」后台，回复「LOAM」，即可获得原文。
考虑到在座的各位...都是泥腿子，唯一会做的就是用PHP CRUD，而且即便是只会搞CRUD，也还是离不开MySQL。
运维人员需不需要学开发？需不需要学Python？PythonN和Shell有什么区别？天天问这种好水的问题，我实在受不了，决定帮大家扫扫盲。 现阶段，掌握一门开发语言已经成为高级运维工程师的必备计能，不会开发，你就不能充分理解你们系统的业务流程，你就不能帮助调试、优化开发人开发的程序，开发人员有的时候很少关注性能的问题，这些问题就得运维人员来做，一个业务上线了，导致CPU使用过高，内存占用过大，如果你不会开发，你可能只能查到进程级别，也就是哪个进程占用这么多，然后呢？然后就交给开发人员处理了，这样咋体现你的
文章：GFS-VO: Grid-based Fast and Structural Visual Odometry
文章：VoxelMap++: Mergeable Voxel Mapping Method for Online LiDAR(-inertial) Odometry
谷歌曾于2017年夏季，推出了Android版Motion Stills（动图制作软件），为大量Android设备提供出色的视频捕捉和观看体验。随后，谷歌又进一步优化了Motion Stills，使其
数学家高斯（Carl Friedrich Gauss）是历史上最杰出的数学家之一。他生于1777年，逝于1855年的今天，享年77岁。他不仅在数学上有极大的成就，而且还是物理学、天文学和地理学等领域的重要贡献者。
监测铁路安全运营需要精确的轨道车辆定位和长期的铁路环境。国内现行铁道系统的定位策略仍以轨旁系统为主，不仅实时性和准确率都差，而且需要大量的前期投资和后续维护。
Plane-Aided Visual-Inertial Odometry for 6-DOF Pose Estimation of a Robotic Navigation Aid
选择要学习的技术和选择要上的大学一样重要，如果选错了，你将来不仅得不到自己喜欢的高薪工作，反而会弄得一堆麻烦。如果你打开了这篇文章，说明你已经考虑选择Python开发作为你以后的职业了。在这篇文章里，我们会详细找出Python和其他语言相比的优势。我们会指出Python与Java,Ruby,PHP 和 C#的差异，帮你了解你所需要的技术。 Python的薪资是多少？ 我们先看下Python的薪资： Python岗位有哪些呢？主要的岗位有这些： Python全栈开发工程师（10k-20K） Python运维开
导读：选择要学习的技术和选择要上的大学一样重要，如果选错了，你将来不仅得不到自己喜欢的高薪工作，反而会弄得一堆麻烦。如果你打开了这篇文章，说明你已经考虑选择Python开发作为你以后的职业了。
1工业感知和网络控制 随着物联网技术的发展，工业感知技术也不断进行进步，物联网包含感知层、网络层、应用层，所谓工业感知和网络控制，就是在工业生产过程中通过各种传感器对各个工业环节进行监测，获取数据，再通过局域网络将数据传输到应用端进行处理分析，最后对生产环节的优劣进行判断，最后做出决策，将动作施加在这些过程中，形成闭环系统对整个过程进行控制。控制网络（control network）是一个能够监控、传感和控制或能够控制环境为目的的网络节点的集合，这些生产设备终端就是一个具有控制功能的节点。数以万计的控制网
Web大前端时代之：HTML5+CSS3入门系列：http://www.cnblogs.com/dunitian/p/5121725.html 定位类型 IP 定位 优点 任何位置都可用 在服务器端处理 缺点 不精确，一般精确到城市 运算代价大，可能出错 代理的时候就可能定位出错了 GPS定位 优点 定位精准 缺点 定位时间长，耗电量大 室内效果不好 需要硬件设备支持 Wi-Fi定位 优点 定位精准 简单快捷定位 可以在室内使用 缺点 适合大城市，WIFI接入点少的地方效果差 手机定位 优点 定位精准 简单
文章：Monocular Simultaneous Localization and Mapping using Ground Textures
文章：Real-Time Simultaneous Localization and Mapping with LiDAR intensity
MPU6050的姿态解算方法有多种，包括硬件方式的DMP解算，软件方式的欧拉角与旋转矩阵解算，软件方式的轴角法与四元数解算。本篇先介绍最易操作的DMP方式。
SLAM是Simultaneous localization and mapping缩写，意为“同步定位与建图”.
文章：LIO-PPF: Fast LiDAR-Inertial Odometry via Incremental Plane Pre-Fitting and Skeleton Tracking
小程序体验师：郭诺亚 你算过吗？每天你有多少时间在无聊发呆？ 上下班的地铁里，一个人吃快餐，排队等待喜茶们的时候，一天当中有许多诸如此类的碎片时间，你是干巴巴地发呆，还是朋友圈、微博、头条轮番刷，直到刷不出新鲜事来？ 今天，知晓程序给大家介绍另一种打发无聊时光的方式——玩魔方。魔方大家肯定都玩过的，但微信里的魔方你玩过吗？现在，我们就来聊聊这款小程序「平面魔方」。 平面魔方初体验 打开「平面魔方」，首页上方小字告诉你正确的玩法：任意滑动整行或整列滑块，使每一行或每一列滑块颜色相同，则复原完成。 游戏提供三种
同步定位和建图(SLAM)是实现机器人在未知环境下的定位和移动的重要技术方法[1]。定位精度是井下巡检的核心指标，高精度的定位算法是巡检过程中导航和避障的基础。但井下环境复杂，具有低照度、弱纹理、图像特征难以识别的特点[2]，给基于视觉的SLAM算法带来了极大的困难。而激光SLAM算法测量距离远、精度高，利用环境的结构特征进行定位[3]，在井下环境中更具应用前景[4-5]。
文章：F-LOAM : Fast LiDAR Odometry and Mapping
文章：Online Camera-to-ground Calibration for Autonomous Driving
姿态航向参考系统AHRS(Attitude and Heading Reference System)
首先介绍一下自己的来路，我是一个纯粹的开发出身，比较熟悉的开发语言是Java和Python。之前的工作也基本上都是和开发相关，对于云计算仅仅懂得“调用调用API”。 和很多初入云计算和SDN的人一样，随着工作和“云计算”的关系越来越深入，特别是自己加入到电信之后发现对“网络”的要求越来越高。没有任何传统网络基础的我是一脸懵逼，凭借着大学时候学过《计算机网络》的一点基础知识通过很长时间的摸爬滚打有那么一点“感悟”。现在把自己的“感悟”分享出来，希望能对“在路上”的朋友有点帮助。 我先分享一下自己对SDN和做S
CISCO ASR99作为高端路由器，一般在企业总部/DC出口、广域网核心，以及运营商城域边缘(Metro Edge)作为BRAS/SR使用，因此，整机采用了分布式和HA设计，包括NP+FIA+Switch Fabric构成的线卡和Switch Fabric+仲裁单元构成的交换网板。特别地，分布式交换网仲裁和VoQ交换的设计，避免了交换网内拥塞，也避免了线卡上单端口拥塞引发其他流丢包。
好巧！刚好前几天有同学私信也问过我这个问题：面临专业分流，计算机大类到底该选择哪个学科呢？
机械臂的运动学研究机械臂关节空间和任务空间的映射关系， 分为正运动学和逆运动学。 其中， 在关节空间已知的条件下求解任务空间的位置和姿态称为正动学问题； 相反， 通过已知的任务空间求解关节空间各个关节的位置， 称为逆运动学问题。冗余机器人的逆向运动学主要有以下几种方法：
有幸参加华为合作伙伴赋能会，本文是对赋能会的一些总结，知识梳理。希望能让大家对GaussDB能有一些了解，如有误之处望批评指正。
文章：Multi-Camera Visual-Inertial Simultaneous Localization and Mapping for Autonomous Valet Parking
相信各位小伙伴一定看过这样的言论，某某B乎大佬xxx，发了一堆文字，一定要学好底层，一定要学好C语言!!，然后下面各种抬杠。
LOAM[1]是Ji Zhang于2014年提出的使用激光雷达完成定位与三维建图的算法，即Lidar Odometry and Mapping。之后许多激光SLAM算法借鉴了LOAM中的一些思想，可以说学习LOAM对学习3D激光SLAM很有帮助。本文对LOAM算法，以及简化版的开源代码A-LOAM进行简单介绍。
论文、代码地址：在公众号「计算机视觉工坊」，后台回复「Intensity-SLAM」，即可直接下载。
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