学习SLAM需要哪些预备知识？
@鲁灵犀答主主要说的是基于视觉的bundleadjustment的方法，我倒是觉得如果是入门的话，首推《probabilistic robotics》.私以为这是一本所有做自主移动机器人的都应该好好读的书。作者从运动模型到感知模型，逐步建立了slam的虑波器方法，包括externed kalmen filter 和particle filter.当然在十一章作者也介绍了图优化的理论。当然啦，急于优化理论做视觉slam,sfm,<multiple view geometry in computer vision>是圣经,不过还需要些计算机视觉的基础知识，特征提取啊，图像金字塔之类的。 放张图片搞个笑。 ps我也做视觉slam。 虑波器方法是最早用来做slam的方法，它讲slam理解成一种估计问题。有系统的理论，适合入门打基础。现在比较就行的是优化方法，做视觉的话，还分为rgbd，stereo,monocular等方案。 推荐 几篇文章： SimultaneousLocalisationandMapping(SLAM):Part 1 SimultaneousLocalisationandMapping(SLAM):Part 2 这两篇文章主要介绍，slam问题的模型，以及滤波器方法，适合入门 做visual slam的话，推荐visual odometry part 1和part 2 visual odometry 和 visual slam基本是同质的问题，只不过关注的点各有侧重，odometry注重的是当前实时性，slam 注重的是全局的优化。这两篇文章归纳了做odometry（slam）的三种主流的feature-based算法： 1.2D-to-2D correspondences 2.3D-to-3D correspondences 3.2D-to-3D correspondences 其中3最流行，包括07年的ptam，最近的orbslam等。 另外，去年到今年，基于appearance-based的方法也出现了很多令人印象深刻的作品，如Dtam，svo，lsdslam等