机器人学习--粒子滤波SLAM/MCL定位参考资料+学习经验
学习材料1：
《概率机器人学》 谷歌无人驾驶之父 Sebastian Thrun等人著作。
注释： 可能是本人智商有限，或者是移动机器人学领域的基础知识了解不多。 刚刚看这本书的时候，尤其吃力，胡乱翻了几页，根本看不进去，看的目光呆滞，食欲不振。
如果，同样遇到类似的情况，无法耐心静心全身心的从头到尾看完，那说明可能是因为 先验知识的不足，参考学习材料3：
学习方法建议： 假设学习这本书的读者，已经在Ubuntu OS中安装 ROS ，至少跑过 gmapping 或 cartographer等 基于激光雷达传感器的 SLAM建图软件。看到了效果，感性上大概知道怎么回事。然后想深入学习理论。
直接去啃英文论文当然是途径之一，但是如果没有先验知识支撑的话，估计也看不懂； 直接去读代码的话，如果不是代码小高手结合了解一点先验知识，估计还是看不懂。以上所有，大牛大神高手除外。
中文版的书：建议提前搞清楚，移动机器人导航的三个问题：建图、定位、slam（同时实现前两者） 以及路径规划等了解一下。
然后，头脑里记住一个概念，粒子滤波。贯穿 定位、建图 slam。
然后，看书的第一、二章，先把贝叶斯滤波以及概率方面的基础了解一下。搞清楚那个 预测 prediction 步骤 （运动模型 u ，用里程计）；更新 correction/ updating/ innovation 步骤（观测模型引入，z，激光雷达） 的递归实现。
然后，别看卡尔曼滤波或者无迹卡尔曼滤波那些，方法以及过时了，而且深奥（没有相关先验知识的初学者而言），直接看第四章的信息滤波中的 粒子滤波，知道大概咋回事。
然后，看第五章的里程计运动模型，耐心的看一下闭式计算 和 采样计算的几个数学公式。（速度运动模型，是用于机器人未动之前 的概率运动规划用的）（里程计运动模型是用于预测机器人下一时刻位姿用的。slam和定位中用的多）
然后，看第六章机器人感知（也就是观测模型），整个内容都值得看看。
插播一下：第五章的 运动模型，就是用于滤波方法的 预测阶段； 第六章的感知模型或者观测模型，就是用于滤波方法的 更新阶段。至于是一个公式或者概率表达式，还是一堆粒子表示概率分布啥的，不重要，重要的先理解其 递归的精髓。
假如不知道什么是递归（ 去看看 计算机专业的 核心专业课之一 《数据结构》或者 算法类似的书都有介绍）
然后，过滤掉第七章的 马尔可夫与高斯定位，先不要看，不要看，不要看； 直接看 第8章的 栅格与蒙特卡洛定位，重点是 MCL定位，以及其 各种改进版本, 合在一起是 AMCL。 （粒子滤波定位部分）
然后，看地图构建部分，占用栅格地图的构建 （构建地图部分）
然后，SLAM部分，过滤掉10-12章，直接看 第13章的 FastSLAM算法。大概看一下，有个概念和印象。
最后，去看一下 gmapping论文，以及它参考的 Raw Blackwellizaed啥的论文。
完事！
如果，这一遍下来，感觉不明显，那么就循环来个三五遍，绝对有所收获。 等真正有所感悟和认知的时候，可以把 这本天书的其他章节瞅一眼看看。
补充： 网上有很多说，别看滤波的SLAM，直接看图优化的SLAM,比如说 cartographer， 这个感觉有点太绝对了，毕竟，玩移动机器人的孩子们，不能吊死在 slam 这个技术上， 这些slam 也就机器人使用时 建个初始地图而已， 后期不还是定位、导航、路径规划，以及更高级的应用需求么。
学习材料2：
注释：如果以上天书，特别是中文翻译版 看的比较吃力的话，可以直接看英文版如下资料。
（中文版吃力的原因： 可能是英文原版翻译过程中很多不地道 或者错误部分。最简单的就是粒子滤波定位中的地图m，原版是加粗的，中文版小写，更奇葩的是循环变量居然也用m，，，而且中文版翻译有不少漏译或者错译，变量符号弄错的地方）
德国弗雷堡大学的 Cyrill Stachniss 和 Wolfram Burgard 两位教授，大咖的总结材料。
（前者是大名鼎鼎的 gmapping的作者之一； 后者也是激光slam和定位方面的大佬，和Sebastian Thrun （谷歌无人驾驶之父）合作的惊世骇俗的《概率机器人学》著作）
《Particle Filters for Robot Navigation》
该电子版材料，详细地讲述了 粒子滤波从贝叶斯滤波开始的推导。粒子滤波在定位、建图、SLAM以及主动探测中的有应用。（相当于把《概率机器人学》中关于粒子滤波的很多内容，单独提取出来，整理成系统的内容，比较值得一看）
注释：以上讲解的粒子滤波在机器人的slam用法中，都是指的是激光雷达传感器。 视觉slam又是另外一回事了。 这么好的东西，不敢独享，只要5个积分（因为有时候我去下载别人的资料也要积分，所以请包涵没有设置免费 ）： https://download.csdn.net/download/GGY1102/16299627 解压密码：123456 为了避开CSDN的审核，里面加了一些附加硕士论文。 此外，还有一本介绍机器人导航控制方面的电子书。
学习材料3：
如果是对移动机器人领域了解太少的小白，可以参考这本书《自主移动机器人导论》，很经典的一本入门介绍书，涵盖 移动机器人的机械结构、定位、建图、slam、路径规划等多方向内容的介绍。
注释： 看完之后就知道 移动机器人领域该干啥了， 和传统的工业机械臂等 还是有很大的区别的。移动机器人中有路径规划，path planning； 工业机械臂的叫 运动规划 motion planning。
对于想做移动机器人 定位、建图、SLAM（声呐、激光等测距传感器的SLAM）方面的学习值得参考；很经典的书籍； 英文和中文版都有了 第二版； 部分内容和《概率机器人》有点交集，可以结合着一起看。:
下载链接：https://download.csdn.net/download/GGY1102/13255974
总结
以上是生活随笔为你收集整理的机器人学习--粒子滤波SLAM/MCL定位参考资料+学习经验的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。
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