1、先看兩篇綜述類的文章，了解一下slam到底是個啥（其實《視覺slam十四講》裡面也有講，只不過看英文原版文獻能對slam的來龍去脈有乙個更清晰的認識，盡量找高引用的綜述看一下，不用看太多，要學會從綜述當中來大概把握學科的發展脈絡），
[7] g. dissanayake, p. newman, s. clark, h. durrant-whyte, and m. csobra,「a solution to the simultaneous localization and map building (slam)problem,」 ieee transactions on robotics and automation, 17(3):229-241, 2001.
食用這些部落格的方式也很簡單，整個頁面的右側有乙個「隨筆檔案」，將他發表的所有部落格按照時間順序有乙個記錄，從2023年4月的第一篇開始，一字不落的先刷一遍，刷完他的所有部落格，對於slam是個什麼東西應該就不陌生了。下面即將推薦的高翔的書則是深入到理論層面對每乙個部分進行分析，而且最良心的就是書籍有配套**，對於需要做實物的人提公升動手能力很有用。
2、書籍：
、首推《視覺slam十四講》（2nd edition），slam入門的必讀書，**這個必讀的意思是：務必把這本書讀一遍。**讀完這本書，對於slam整個框架中的各個基本概念就不再茫然了，後面如果再看到各類**裡面千奇百態的各種概念（和前面類似，不同的**中，對於學科內的同乙個概念可能有不同的描述和用詞），就可以用書中給出的行業內比較公認的說法來解釋，這樣有利於形成體系。可以說是slam從入門到放棄的經典之作，從slam這個問題的本質（參見該書第一版21頁對slam問題的描述）到後期實現都寫了，每章都有動手敲**的部分。其中關於剛體運動部分涉及的李群李代數的內容對於做slam應該夠用了，
、《概率機械人》，原作者塞巴斯蒂安.特龍，譯者曹紅玉。本書用於夯實理論，深入理解slam問題（或者說深入理解「估計」問題）
、《機械人學中的狀態估計》原作者蒂莫西.d.巴富特，譯者高翔。高翔大神力推的一本書，內容比《概率機械人》的更全面一點，本書包含了對：狀態估計問題、三維空間剛體運動和位姿估計（以及bundle adjustment）的較深入的推導，對於後期實際動手有較強指導性
、《multiple view geometry in computer vision 》 本書是計算機視覺的必讀書
、《計算機視覺中的數學方法》作者中科院吳福朝，據說內容涵蓋了的大部分，而且因為是中文寫作，所以使用者介面友好
slam入門還可參閱：
3、後端演算法（按照時間順序）：
濾波法：ekf —> ukf —> iekf —> eif —> (rb)pf —> fastslam
優化方法：主流的都使用圖優化（圖優化是實現非線性優化的一種方法，所以，還有其他可以實現非線性優化的方法，但是，在slam中常用的是使用圖優化） 或者有些作者使用 ba來指代所有的優化，至於對非線性優化的理解，還是參考高翔大佬的部落格為宜：
4、前端演算法：
前端是用來對相機位姿（和空間地標點的位置）進行粗略估計的部分，前端估計的位姿（和空間地標點的位置）必然和相機（及地標點）的真實位姿相差較大，所以才需要後端對估計得到的位姿（和空間地標點的位置）進行進一步的估計。
前端主要有兩種：直接法、特徵點法，然後又按照這兩個指導思想有很多種演算法來實現
Cortex M入門 資料 和 書籍
cortex m入門 在網上看部落格逛論壇也是能學到些東西的，但通常是知識點，不能構成知識面。書籍通常會系統性地講述，通過書籍可以建立起知識面，只有建立起了知識面才算是掌握。推薦兩本書 arm cortex m0權威指南 arm cortex m3與cortex m4權威指南 這兩本書都是arm公司...
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