一個典型的SLAM框架
標定就是找到雷達到相機的空間轉換關系，在不同的坐標系之間轉換需要旋轉矩陣 R 和平移矩陣 T，為后續的雷達和相機數據融合做準備：
一個標定圖
校準單目的相機
幾種旋轉控制的數學轉換
匹配的算法流程
一個典型的SLAM框架
慣性/激光雷達組合SLAM
將慣性/視覺與慣性/激光雷達兩種里程計進行融合示意圖
慣性/視覺/激光雷達緊組合示意圖
慣性/視覺/激光雷達組合SLAM
KLT 算法本質上也基于光流的三個假設，不同于前述直接比較像素點灰度值的作法，KLT 比較像素點周圍的窗口像素，來尋找最相似的像素點。
這個SLAM確實是又多又難，自學有點費勁，還是應該找個課上一手，雖然我上課就犯困，但是這個事情上面是有必要的。
審核編輯：劉清
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原文標題：過于SLAM的一篇雜記（末尾求拼單）
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