1.为什么要写《重读视觉SLAM十四讲》系列博文？
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首先，是因为自己觉得基础知识还没有掌握牢固，需要进一步巩固。
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能够对书本内容中的关键内容进行扩充，便于以后查阅。
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分享知识。
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希望能用通俗易懂的语言写完整个系列的博文，同时又不缺乏数学上的严谨性。
2.什么是SLAM？
在这里我不想说严格的定义，我只讲一下我个人的理解，需要严格定义的小伙伴可自行上网搜索。
按我个人理解来说，SLAM表示的意思其实就是机器人通过传感器，在环境中进行自我定位和绘制环境地图的一个过程。
其中，提到的传感器包括内部传感器和外部传感器。这里所说的内部和外部是相对于机器人自身的运动观测量来说的，也就是机器人本体的运动数据。内部传感器主要有惯性测量单元（IMU），测量角速度、角度、加速度等数据；外部传感器有很多，单目相机、双目相机、深度相机、激光雷达等等，用来测量机器人外部的环境数据。
3.为什么需要SLAM？
我个人感觉，在某些场合，例如物流、工厂等，其实是可以不需要SLAM的，在地板上画条线，贴点二维码，再弄个机器人任务规划系统，可以满足大部分的场景需求了。
但在，另外一些场合，SLAM却又是必须的。智能家庭服务机器人，灾难救援机器人等，都是需要机器人具备实时感知的能力，这时候就需要机器人具备SLAM的功能。
当然还有一些其他方面应用，AR、VR等，对此不是很了解，不再赘述。
4.SLAM的核心技术是什么？
不少初学者会觉得，SLAM的核心技术是建图，地图建的好，才好用啊。
那为什么有的算法建图好？有的不好呢？
核心能力应该是机器人的定位能力。
只有机器人能够在环境中准确定位，才能建出精确的地图。同时，地图也是为了后续机器人在路径规划中的定位服务的。
也就是说，我们不应该局限于地图的表现形式，而更应该关注机器人的定位能力。
5.以后的规划
尽量，每周三更，对《视觉SLAM十四讲》中的内容进行扩充，并说明自己的理解，补充重要的公式公式推倒和理论基础，对课后习题进行解答。
如果给您带来帮助，希望能给点个关注，以后还会陆续更新有关机器人的内容，点个关注不迷路~欢迎大家一起交流学习。
都看到这了，点个推荐再走吧~
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