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Visual-SLAM
Developer Roadmap

一条从相机基础知识通往世界模型的引导式学习路径 — 11个级别、400余篇学习笔记，涵盖理论知识、包含真实公式与实验结果的里程碑论文，以及动手实践的代码练习。

// 关键帧 01–11

  1. 0116 篇笔记

    入门

    数学、编程与相机/图像基础知识

  2. 0278 篇笔记

    熟悉SLAM

    几何、优化与SLAM系统的结构剖析

  3. 0340 篇笔记

    单目SLAM

    传统单目SLAM — 特征法、直接法、半直接法、SfM、动态场景

  4. 0423 篇笔记

    RGB-D SLAM

    利用深度传感器进行稠密跟踪与体素/面元融合

  5. 05126 篇笔记

    深度学习 + SLAM

    学习型前端、可微分后端、端到端系统、基础模型与神经SLAM、场景理解

  6. 0623 篇笔记

    VIO / VINS

    相机与IMU的融合 — 滤波法对比优化法

  7. 076 篇笔记

    立体SLAM

    从立体像对中获取度量尺度与深度

  8. 0811 篇笔记

    协同SLAM

    多机器人建图、跨机器人回环检测、地图合并

  9. 0917 篇笔记

    LiDAR与视觉-LiDAR融合

    LiDAR里程计与相机–LiDAR–IMU紧耦合融合

  10. 1013 篇笔记

    事件相机SLAM

    面向高动态范围与高速运动的异步视觉

  11. 1117 篇笔记

    世界模型与空间智能

    从SLAM地图到学习型世界表征

  12. +

    学习资料

    课程视频、书籍、综述与代码练习