计算机视觉与深度学习SLAM综述（自主移动机器人同时定位与地图创建） 计算机视觉.pdf

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本文给出了经典的slam技术的介绍，可以让大家详细的了解slam的基础

IEEE transaction on robotic上的视觉slam综述论文，总结的非常好

里面包含了对于激光SLAM、视觉SLAM、多传感器融合SLAM的发展，各种方法的优缺点的整理，引用整理了多篇论文，有需要的可以自行查看

SLAM技术是目前机器人、自动驾驶、增强现实等领域的关键技术之一，是智能移动平台感知周围环境的基础技术。本文介绍了基于视觉传感器（单目、双目、RGB-D等相机）的SLAM技术的原理和研究现状，包括基于稀疏特征的SLAM、稠密/半稠密SLAM、语义SLAM和基于深度学习的SLAM。然而，现有的系统与方法鲁棒性并不高，随着人工智能技术的发展，深度学习与传统的基于几何模型的方法相结合的趋势正在形成，这将推动视觉SLAM技术朝着长时间大范围实时语义应用的方向前进。 视觉SLAM算法的现状 1、基于稀疏性特征的SLAM 2、稠密SLAM和半稠密SLAM 3、语义SLAM 4、基于深度学习的SLAM

Simultaneous Localization And Mapping: Present, Future, and the Robust-Perception Age

有关视觉SLAM的综述文章，有助于整体掌握视觉SLAM的基础知识和概念。