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针对想学SLAM的发问，我感觉我仍是有一定的发言权。
作为一个刚入坑SLAM一年多的初学者，首先想说的就是这个钻研标的目的对比广，小气向按搭载传感器分为激光SLAM和视觉SLAM两种，激光SLAM搭载激光雷达，视觉SLAM搭载单目、双目、RGBD相机三大类。同时，SLAM跟着工业界技术需要不停落地更新，泛起了多源信息融会技术的各种定位导航的融会。
其次，关于本人在学习过程当中的教训经验也给大家分享一下。在试验室学了这么久，从最后报名深蓝学院高翔博士的视觉SLAM根底课开始，我正式踏足SLAM的学习之路，跟随课程的学习一步一步地推导公式，好比相机的静止求解R、t，图象中特点的提取，扩展卡尔曼滤波实践及集束调剂BA等一系列公式，的确觉得到了SLAM实践的弱小，在这过程当中为我后续学习SLAM打下了松软的数学根底。
另外，高博在课程中也是手把手教学员调试代码，把开源算法框架ORB_SLAM2解析得很分明，最首要得一点就是书上得代码有着大佬设置得谨慎机，不能不说大佬为了咱们真是用心良苦。在每章代码里设置一些bug来检修学员是不是真得学明确了如何调用零碎所用得这些函数库和参数调理的正确使用办法，固然，视频课一定要配合SLAM十四讲一同享受，成果极佳。最初，我也完成了SLAM的根本功用，建了一个桌面办公环境的地图，也算是致力当时的一点播种了。
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桌面稀疏点云建图
在我从课程完结成为并顺利拿到优秀学员证书的那一刻，我怀着无比喜悦的表情开始了下一阶段的学习，因为后面学习的都是纯视觉的SLAM，目前纯依托相机来实现全部SLAM还不太不乱，因此，不论是为了学术科研仍是从事相干任务，我紧接开始学习视觉与惯导融会的相干常识，胜利完成了ORB_SLAM3、VINS、及PL_SLAM等的一些复现任务。讲到这里，不能不提的是，用实际的传感器比用数据集运转这些开源算法零碎难度是不言而喻的，因此，关于刚入门的小火伴来讲，仍是先从数据集去理解，有一定根底之后，无论是不是用ROS仍是不必ROS机器人操作零碎，再去斟酌用实际的传感器去跑，否则真的欲哭无泪间接劝退。目前结业课题是视觉惯导融会定位方面，集体C++根底个别，学得对比慢一些，但我置信星光不负有心人，坚持究竟，时间会给出谜底。
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PL_VIO轨迹
针对SLAM待业，目前我也在调研，鉴戒网上一些胜利拿到秋招SLAM相干offer的大佬的教训，面试根本都是问一些算法题、C++、名目和论文。
算法题：个别刷个200+道就差未几，时间宽裕的话能够多刷。
C++：次要问的就是函数相干，好比虚函数的作用，多线程锁智能指针，const，static症结字的作用等。
SLAM常识：根本上都是十四讲上的货色，好比对极几何、李代数、四元数作用。以及位姿估量模型求解计算。
名目：这一块的话就因人而异了，好比我这类和视觉惯导相干的，就会问一些对于相机在线标定，传感器延时估量和时间戳对齐相干的货色，详细仍是看本人接触的名目。
最初想跟大家说的就是，无论是本科仍是硕士，既然走上了SLAM之路，就象征着在将来两三年会比其余钻研标的目的的同窗和敌人们过得更煎熬一些，但跑通一个又一个SLAM的进程也就象征着你在一步一步地生长，祝愿每一个个行将成为大佬的你们具有光明的出路。
彼方尚有荣光在，少年不惧岁月长！ |
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