前言

基于B站UP主DR_CAN视频所作总结笔记

视频链接：DR_CAN——动态系统建模与分析

电路系统建模、基尔霍夫定律

前言

本系列主要基于《机器人SLAM导航——核心技术与实战》一书进行学习总结，根据作者对本书的章节规划，预计共分为四个部分：

1. 编程基础篇
2. 硬件基础篇
3. SLAM篇
4. 自主导航篇

本系列笔记也将基于上述四个部分进行归纳总结

简介

当前SLAM系统主要是在Linux系统进行开发的，其中应用最广的当属Ubuntu，掌握Linux系统的基本操作是进行SLAM开发的前提条件。除了操作系统外，进行SLAM学习还需要掌握一些其他的必要的基础技能，也是本章的主要内容——ROS操作系统、C++编程基础、OpenCV基础。本章将依次对其内容进行简要的总结梳理（主要是采集里面对于自己有用的知识点）。

前言

基于B站UP主DR_CAN视频所作的总结笔记

视频链接：DR_CAN——工程数学基础

特征值与特征向量

定义

对于一个给定的线性变换 $A$ ，它的特征向量 $v$ 经过这个线性变换的作用后，得到的新向量仍然与原来的 $v$ 保持在同一直线上，但其长度或方向或许会改变，即：

其中 $\lambda$ 为标量，即特征向量的长度在该线性变换下缩放的比例，称为其特征值。

SLAM方面经典综述

前言：

近期稍有时间，简单过了一遍2016年之前的SLAM方面的经典综述，第一次阅读外文文献，困难颇多，现打算精度一遍，做好相应笔记、总结。

本次整理共计四篇综述如下：

1. Simultaneous localization and mapping(SLAM)-Part I The Essential Algorithms
2. 2006_Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)-Part II State of the Art
3. 基于单目视觉的同时定位与地图构建方法综述
4. Past, Present, and Future of Simultaneous Localization and Mapping- Toward the Robust-Perception Age

阅读顺序也是如上顺序，但鉴于当前SLAM方面的后端优化主要采用图优化的方式，故本次先总结2016年发表的两篇，后面在对2006年滤波方法两篇做总结（推导太多看不懂）