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大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于slam学习资料的问题，于是小编就整理了3个相关介绍slam学习资料的解答，让我们一起看看吧。

1. 如何学习slam中的群论？
2. 无人驾驶汽车中的SLAM指的是什么？
3. 人工智能领域需要具备哪些知识呢？

如何学习slam中的群论？

slam中文称谓是即时定位与地图构建，作用是实现机器人的自主定位和导航。而群论是一个数学概念。

想要学习slam中的群论，首先要学习群论的数学概念，因为数学理解一般比较直观，较易理解。

之后就是查找slam中有关群论的介绍，进行综合，记录，分析，做到尽量理解，之后就是实践了。

所有的学习都是积累的过程，只要坚持不断的学习，不要遇到困难就回避，躲避，那样的话，不会有太大的突破。

无人驾驶汽车中的SLAM指的是什么？

SLAM也称为并行建图与定位，指的就是无人驾驶汽车在完全未知的环境中，从一个完全陌生的位置出发，在汽车运行的过程中，通过环境信息，进行车***置与航向的确定，同时自动创建地图并对地图进行实时的更新。SLAM为汽车位置和姿态估计提供了新的思路，可以有效保证定位精度。

尽管SLAM算法已经有了良好的理论基础，但是在实际应用中，仍然有许多实际的问题亟待解决。第一个问题就是不确定性处理。在实际的过程中，观测的不确定性将导致校正失败，更别说动态环境中的环境不确定性。如何处理不确定性，尽量减少不确定性引起的误差，是SLAM的关键。

第二个亟待解决的问题就是数据关联。数据关联主要是对两个特征进行匹配，确定它们是否对应环境中的同一特征。如果数据关联出现不确定性，那么将会导致滤波器发散。在SLAM过程中，数据关联主要完成两个方面的内容，第一个就是新环境的特征检测，第二个就是新环境的特征匹配。

第三个要解决的问题就是计算复杂度。针对无人驾驶汽车而言，它要求地图创建与定位必须能够在线计算，因此对计算的复杂度要求比较高。因此研究如何降低SLAM算法的复杂度具有重要的意义。

第四个要解决的问题就是累积误差，SLAM的误差来源主要有三个：观测误差，里程计误差以及错误的数据关联带来的误差。无人驾驶的位置误差的增大将导致错误的数据关联，从而增大特征标志的位置误差；反过来，特征标志的误差又将增大无人驾驶汽车的位置误差。

第五个要解决的问题就是地图表示法。SLAM属于多维问题，随着无人驾驶汽车不断进行环境提取，环境特征数目将会不断增加，这就对计算机的存储和处理提出了更高的要求。

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谢谢邀请，SLAM也称为并行建图与定位，指的就是无人驾驶汽车在完全未知的环境中，从一个完全陌生的位置出发，在汽车运行的过程中，通过环境信息，进行车***置与航向的确定，同时自动创建地图并对地图进行实时的更新。

SLAM 的全称是simultaneous localization and mapping,也称为CML (Concurrent M***ing and Localization)技术。它是一种定位与地图构建，或并发建图与定位的技术。具体可以理解为将一个机器人放入未知环境中的未知位置，是否有办法让机器人一边逐步描绘出此环境完全的地图。

所谓完全的地图是指不受障碍行进到房间可进入的每个角落。

这对于无人驾驶来说至关重要，可以说是无人驾驶车的眼睛

谢谢邀请，SLAM全称 simultaneous localization and m***ing。即在一个静态的未知环境中，通过一个机器人的运动和测量，来学习环境地图，并且同时确定机器人在地图中的位置。

大致可以用3个任务来代表机器人的整个步骤，第一个是定位，第二个是建图，第三个是随后的路径规划。

最早的一批SLAM技术是应用在扫地机器人身上，机器人通过用SLAM算法结合激光雷达或者摄像头，可以高效的绘制室内地图，进行智能分析和规划扫地环境，从而让自己完成作业

到时候估计无人驾驶汽车的技术就跟图片上的一样，每辆汽车不间断的发出信号，测算距离，学习周边环境然后确保汽车不会追尾发生意外，和自动加速减速等操作！

人工智能领域需要具备哪些知识呢？

人工智能需要掌握的相关知识：

数学方向：线性代数（主要是矩阵运算）、概率论、数理统计、高等数学、图论、凸优化等。

计算机基础知识：linux、网络工程、数据结构、关系型数据库、NoSQL、网络爬虫等

编程语言：C++、Python、Java

人工智能基础知识：聚类、关联规则、贝叶斯分类、SVM、决策树、决策森林、人工神经网络、KNN、线性回归、逻辑回归、核函数、时间序列分析、协同过滤、遗传算法、粒子群优化算法、多维分析等

相关工具：Python及相关库函数numpy、pandas、Scipy、Scikit-Learn、Tensorflow、XGBoost等

OpenCV、Caffe、matlab、CNTK、DMTK等至少10几个相关工具和平台

一般来说，本科学历难以搞定，至少研究生学历才能[_a***_]弄清楚

人工智能领域和其他最新发展的技术一样是一个奠基数理科学上的一门技术。

1）所以最基础知识就是数学，也看到有的回答说需要逻辑。这个也是对的，其实严格上来讲逻辑与数学也不分家。多少数学家想把完备的数学大厦建立在逻辑的基础上 ，后来还是失败了（搜索D***id Hilbert, Bertrand Rusell）。这种失败也是逻辑学家哥德尔(Kurt Godel)用数学的方法来完成的。 离散数学中讲到的很多就是逻辑，也是计算机科学发展的基础。 一句话计算机与数学不分家，人工智能一般还是认为是计算机科学或信息科学的一个分支，所以一样离不开数学。

2）作为一个普通的人工智能工程师，不是所有的数学都需要。 主要是高等数学（微积分、优化）、线性代数、概率与统计这三门是非常重要而且必要的数学基础。 很难相信不懂什么是高斯分布可以用贝叶斯方法做推理，不懂线性代数可以理解高维空间流形，不懂微积分可以理解反向传播，和不懂优化能理解SVM. 这些必要的数学基础，也是在教机器学习和数据挖掘中一次次被复习的内容。 甚至很多课程要花大量的时间，确定学生有这样的基础。

3）编程是实现人工智能的方法，我们懂了理论，就要实践，代码是我们实现我们算法的唯一路径。如果我们代码能力不好，我们无***确表述我们的理论模型，无法发现代码中的错误还以为是理论错了。甚至不够熟练，会把一个简单问题，变得很复杂，是算法的计算复杂度超级大，需要很长的时间求解。 我印象中一个特别清晰的例子，一个算法中涉及到的一步是从一个超大的数据库中需要找到3个最大的数，结果一个学生把整个数据库进行排序算法之后取前三个，可想而知。这个算法能快吗？还有跟多的例子是我们设计了一个算法，最后结果出来不是对，我们就研究、讨论、分析和各种办法想理解我们以前的想法哪里错了，结果呢，经常是一个Bug!

4) 英文能力，人工智能学科发展快。大部分文献是英文的，代码的解释也是英文的。很多技术博客等等，都是英文中有大量的优秀资源，不是中文中就没有，但是英文好会让你学习的能力事半功倍，可以追到前沿，直接看MIT，Berkeley, Standford, CMU教授的一手课程和笔记。

到此，以上就是小编对于slam学习资料的问题就介绍到这了，希望介绍关于slam学习资料的3点解答对大家有用。

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