ORB-SLAM 它是一个完整的 SLAM 系统，包括视觉里程计、跟踪、回环检测，是一种完全基于稀疏特征点的单目 SLAM 系统，同时还有单目、双目、RGBD 相机的接口。资源包含ORB-SLAM2和ORB-SLAM3详细的中文注释版本的源码。

华中科技大学 吴波 硕士论文

视觉SLAM三维建图开源项目，ORB-SLAM2程序算法论文，提供算法学习指导。

SLAM导航机器人零基础实战系列-第6章_SLAM建图与自主避障导航 通过前面的基础学习，本章进入最为激动的机器人自主导航的学习。在前面的学习铺垫后，终于迎来了最大乐趣的时刻，就是赋予我们的miiboo机器人能自由行走的生命。本章将围绕机器人SLAM建图、导航避障、巡航、监控等内容展开。本章内容： 1.在机器人上使用传感器 2.google-cartographer机器人SLAM建图 3.ros-navigation机器人自主避障导航 4.多目标点导航及任务调度 5.机器人巡航与现场监控

共包含5篇硕士毕业论文，均为pdf和可编辑文字的word双格式（word部分公式有一点问题，可参考PDF修正，敬请谅解），分比为：动态环境下移动机器人实时避障研究，基于单目视觉的移动机器人SLAM问题的研究，基于立体全景视觉的移动机器人3DSLAM研究，利用局部传感器的移动机器人路径规划研究，未知环境中移动机器人视觉定位与地图构建

turtlebot上hokuyo和gmapping建图和amcl导航应用包 完成了hokuyo的gmapping 和amcl配置

包含一个相机数据发布节点源码、一个launch文件和一个供参考的标定数据文件，launch文件指定了一些配置文件，主要是标定文件的存放位置等，相机数据发布节点主要用于发布摄像头的左右视图以及相机的标定参数信息。该相机数据发布节点可以用于相机标定阶段，也可以用于建图阶段，只是在标定阶段，发布的相机标定信息不会被使用。

The goal of this document is to give a tutorial introduction to the field of SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) for mobile robots. There are numerous papers on the subject but for someone new in the field it will require many hours of research to understand many of the intricacies involved in implementing SLAM. The hope is thus to present the subject in a clear and concise manner while keeping the prerequisites required to understand the document to a minimum. It should actually be possible to sit down and implement basic SLAM after having read this paper.

移动机器人项目组任务安排表 Day 01 上午 1.gmapping参数配置（李超） 2.总体launch文件的编写（钟浩） 3.机器人tf，状态，滤波器launch文件的编写（李博） 4.移动机器人调试（李超，钟浩，李博） 5.完成gmapping建图修图（李超，钟浩，李博） 下午 1.move_base参数配置（李超，钟浩） 2.amcl参数配置（李博） 3.调试机器人导航参数（李超，钟浩，李博） 4.在rviz中完成机器人单点导航（李超，钟浩） 5.记录多个导航目标点（李超，钟浩） 6.查阅随机循环导航函数的资料（李博） 7.完成随机循环导航功能节点函数（李超，钟浩，李博） 8.完成随机循环导航功能测试（李超，钟浩，李博） 里程碑事件： 1.完成gmapping建图修图 2.调试机器人导航参数 3.完成随机循环导航功能测试 Day 02 上午 1.完成循环导航代码的编写（李超，钟浩，李博） 2.调试循环导航功能（李超，钟浩，李博） 下午 1.完成自主探索建图代码的编写（李超，钟浩，李博） 2.调试自主探索功能（李超，钟浩，李博） 3.优化自主探索功能代码（李超，钟浩，李博） Day 03 上午 1.完成初始化位姿功能 2.完成里程计清零功能 下午 1.完成可设置循环次数导航功能 2.调试初始化位姿，里程计清零，循环导航功能 Day 04 上午 1.完成单点设定导航插件 下午 1.完善单点设定导航插件 2.调试单点设定导航插件功能 Day 05 上午 1.完成多导航点记录插件 2.完成多点循环导航节点 下午 1.完成多点循环导航插件 2.调试多点循环导航插件功能 Day 06 上午 1.查找关于巡墙算法的解决方案 2.完成rrt_exploration(快速随机搜索树)的下载和demo测试 下午 1.修改rrt_exploration接口 Day 07 上午 1.修改rrt_exploration接口 下午 1.修改rrt_exploration接口 Day 08 上午 1.在仿真机器人上完成快速随机搜索树自主探索建图功能 2.优化导航UI界面 下午 1.在真实机器人上完成快速随机搜索树自主探索建图功能 2.优化导航UI界面 Day 09 上午 1.分别完成导航和自主建图的move_base参数的配置 下午 1.完成rviz中marker标记 Day 10 上午 1.将marker功能添加到真实机器人上，并完成各项参数优化。 下午 1.完成代码整理，说明文档撰写。

gmapping是目前应用最广的2D slam 方法，利用RBPF方法，故需要了解粒子滤波算法。scan-match方法在于估计机器人位置（pose），利用梯度下降的方法，在当前构建的地图，与当前的激光点，和机器人位置（pose）为初始估计值。