第1讲 预备知识
1.1 本书讲什么
SLAM是Simultaneous Localization and Mapping的缩写，中文译作“同时定位与地图构建 ” 。它是指搭载特定传感器的主体，在没有环境先验信息的情况下，于运动过程中建立环境的模型，同时估计自己的运动 。如果这里的传感器主要为相机，那就称为“视觉SLAM”。
目前，与SLAM相关的书籍主要有《概率机器人》（Probabilistic robotics）、《计算机视觉中的多视图几何》（Multiple View Geometry in Computer Vision）、《机器人学中的状态估计》（State Estimation for Robotics:A Matrix-Lie-Group Approach）等。
1.2 如何使用本书
每一讲正文之后，我们设计了一些习题。其中，带*号的习题是具有一定难度的。我们强烈建议读者把习题都练习一遍，这对你掌握这些知识很有帮助。
值得一提的是，我们只会把与解决问题相关的数学知识放在书里，并尽量保持浅显。虽然我们是工科生，但也要承认，某些做法只要经验上够用，没必要非得在数学上追求完备。只要我们知道这些算法能够工作，并且数学家们告诉了我们在什么情况下可能不工作，那么我们就表示满意，而不追究那些看似完美但实际复杂冗长的证明（当然它们固有自己的价值）。
本书所有源代码均托管在github上。
如果你不了解C++的基本知识，可以读一点C++Primer Plus 之类的图书入门。
代码方面，你最好花点时间亲自输入一遍，再调节里面的参数，看看效果会发生怎样的改变。这会对学习很有帮助。
我们设计的实验大多数是演示性质的。看懂了它们不代表你已经熟悉整个库的使用。所以我们建议你在课外花一点时间，对本书经常用的几个库进行深入学习。
本书的习题和选读内容可能需要你自己搜索额外材料，所以你需要学会使用搜索引擎。
习题
第2讲 初始SLAM
2.1 引子：小萝卜的例子
轮式编码器会测到轮子转动的角度，IMU测量运动的角速度和加速度。
由于单目相机拍摄的图像只是三维空间的二维投影，所以，如果真想恢复三维结构，必须改变相机的视角。在单目SLAM中也是同样的原理。我们必须移动相机，才能估计它的运动（Motion），同时估计场景中物体的远近和大小，不妨称之为结构（Structure）。
单目SLAM估计的轨迹和地图将与真实的轨迹和地图相差一个因子，也就是所谓的尺度（Scale）。由于单目SLAM无法仅凭图像确定这个真实尺度，所以又称为尺度不确定性。
平移之后才能计算深度，以及无法确定真实尺度，这两件事情给单目SLAM的应用造成了很大的麻烦。其根本原因是通过单张图像无法确定深度。所以，为了得到这个深度，人们开始使用双目和深度相机。
2.3 SLAM问题的数学表述
在离散时刻 $t=1,\cdots,K$，用x表示机器人自身的位置，记为$x_1,\cdots,x_k$。假设地图是由许多个路标（Landmark）组成的，设路标点一共有N个，则记为$y_1,\cdots,y_N$。
什么是运动？我们要考虑从k-1时刻到k时刻，小萝卜的位置x是如何变化的。
什么是观测？假设小萝卜在k时刻于$x_k$处探测到了某一个路标$y_j$，我们要考虑这件事情是如何用数学语言来描述的。
运动方程：$x_k=f(x_{k-1},u_k.w_k)\tag{1}$
观测方程：$z_{k,j}=h(y_j,x_k,v_{k,j})\tag{2}$
其中$u_k$是运动传感器读数（输入），$w_k$为噪声。观测方程描述的是，当小萝卜在$x_k$位置上看到某个路标点$y_j$，$v_{k,j}$为噪声，产生了一个观测数据$z_{k,j}$。
这两个方程描述了最基本的SLAM问题：当知道运动测量的读数u ，以及传感器的读数z时，如何求解定位问题（估计x）和建图问题（估计y）？
2.4 编程实践
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cmake_minimum_required(VERSION 2.8)
project(HelloSLAM)
add_executable(helloSLAM main.cpp) # 程序名，源代码
add_library(libhello libHello.cpp) # 把libHello.cpp编译成一个叫“hello”的静态库
add_library(libhello SHARED libHello.cpp) # 编译成共享库
在Linux中，库文件分成静态库和共享库两种 。静态库以.a作为后缀名，共享库以.so结尾。所有库都是一些函数打包后的集合，差别在于静态库每次被调用都会生成一个副本，而共享库则只有一个副本，更省空间。
某程序要调用hello库时，要在生成时链接到hello库
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add_executable(useHello main.cpp)
target_link_libraries(useHello libhello)
习题
7.阅读《CMAKE实践》，了解cmake的其他语法。
9.寻找其他cmake教学材料，深入了解cmake，例如 CMake-tutorial 。
