一个典型的SLAM框架
标定就是找到雷达到相机的空间转换关系，在不同的坐标系之间转换需要旋转矩阵 R 和平移矩阵 T，为后续的雷达和相机数据融合做准备：
一个标定图
校准单目的相机
几种旋转控制的数学转换
匹配的算法流程
一个典型的SLAM框架
惯性/激光雷达组合SLAM
将惯性/视觉与惯性/激光雷达两种里程计进行融合示意图
惯性/视觉/激光雷达紧组合示意图
惯性/视觉/激光雷达组合SLAM
KLT 算法本质上也基于光流的三个假设，不同于前述直接比较像素点灰度值的作法，KLT 比较像素点周围的窗口像素，来寻找最相似的像素点。
这个SLAM确实是又多又难，自学有点费劲，还是应该找个课上一手，虽然我上课就犯困，但是这个事情上面是有必要的。
审核编辑：刘清
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原文标题：过于SLAM的一篇杂记（末尾求拼单）
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