SLAM的提出与发展
以往是以单个传感器依靠积分运算进行定位，因而不够具有鲁棒性差、精度低，
1986年，Hugh Durrant-Whyte等在ICRA上提出了“利用概论估计来解决定位和构图的问题”。
[1] Durrant-Whyte, Hugh, and Tim Bailey. "Simultaneous localization and mapping: part I." IEEE robotics &
automation magazine 13, no. 2 (2006): 99-110.
自此，开启了SLAM的进程，Simultaneous Localization And Mapping同步定位与地图构建，SLAM位于{任务规划、决策层}{感知、定位以及构图层}{控制层}{执行器层及其数学模型}中的{感知、定位以及构图层}，解决“我在当前环境的什么位置”“当前所在的环境是个什么样子？”
常见的SLAM传感器：激光雷达（主要用在无人驾驶）、相机（单目、双目、RGBD）、声纳（水下）、IMU（加速度计、角速度计、磁强计[COMPASS一般不用，易受到电子设备影响]）
常见的SLAM的应用场景：无人驾驶(Heremaps)，虚拟现实（oculus用相当低的价格实现了一个可靠的系统），google Tango（2018年3月停掉，但是主要技术转移到AR CORE），无人机，自主服务机器人（当前是创业热门（2018年），加州湾很多做这方面的创业公司）
VSLAM与激光SLAM：VSLAM，利用可见光，通过特征点提取，基于多视觉几何；激光SLAM，可以得到精确的场景模型，主要是匹配的问题，ICP--迭代最邻近点，经典的一个工具--Scan Matching，集成在ROS中。
算法上经历了几个重要的阶段：EKF-SLAM（为什么叫EKF呢？用到了扩展卡尔曼滤波器解决非线性问题，卡尔曼滤波器属于贝叶斯滤波器的一种特殊情况，贝叶斯滤波器假设系统和环境噪声服从高斯分布），FAST-SLAM（很重要的是使用了Particle Filter粒子滤波器--随机撒点，再进行观测），Graph-SLAM（百分八九十的人都在做Graph-SLAM，图优化理论，滤波器的问题在于后期的特征空间巨大）
里程碑人物：Andrew(全称：Javier Civera，Andrew J.Davison)，Andrew让单目摄像机可以做SLAM，大幅度降低了VSLAM的成本（扩展：他的学生正在做SLAM++，三维场景分割，语义理解），让SLAM可以用更廉价的设备获取更丰富的信息，图像信息丰富，适合做深度学习等。2，Georg Klein,David Murray,提出了后来做SLAM的pipline，开始做多线程图优化的SLAM（在做定位的时候，线程独立，xxxx捆绑约束xxx）。后来才出现了RGBD-SLAM，ORB-SLAM，LSD-SLAM，视觉IMU融合（第一个吃螃蟹的：明尼苏达大学马尔斯实验室用tango做的）。激光SLAM的代表人物JI ZHANG。
Google开源的项目：Cartographer
BLAM项目
SegMatch---它的问题在于点云没有意义，现在它的方向转向点云的语义理解。
KLTTI数据集http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/
从滤波器谈SLAM
滤波器的重要性在于，可以减少对与硬件（高精度）传感器的依赖，一个反例就是tango对传感器的依赖性太强，因此tango被CUT。
先验+后验，俗称融合
Encoder 编码器，可以测速，估计自己的位置prediction of position，基于观测量的Observation，
实验：
1,安装ROS
忘记记录了，待补充
2，配置ROS工作空间
cd ~ %%来到home目录 mkdir ROSWORKSPACE %%创建一个文件夹 gedit ~/.bashrc %%编辑bashrc
在bashrc后面添加
ROS_WORKSPACE=$HOME/ROS_WORKSPACE export ROS_WORKSPACE ROS_PACKAGE_PATH=$ROS_WORKSPACE:$ROS_PACKAGE_PATH export ROS_PACKAGE_PATH
在Terminal中尝试
source ~/.bashrc这是为了在当前bash环境下读取并执行.bashrc中的 命令，当然也可以重新打开一个terminal
roscd》》成功咯
3，启动ROSCORE
在Terminal中输入roscore可以看到如下信息：
... logging to /home/jj/.ros/log/d0dccac8-28ca-11e8-b8db-fc45969f3dd9/roslaunch-jj-Aspire-VX5-591G-12238.log Checking log directory for disk usage. This may take awhile. Press Ctrl-C to interrupt Done checking log file disk usage. Usage is <1GB. started roslaunch server http://jj-Aspire-VX5-591G:40717/ ros_comm version 1.12.12 SUMMARY ======== PARAMETERS * /rosdistro: kinetic * /rosversion: 1.12.12 NODES auto-starting new master process[master]: started with pid [12250] ROS_MASTER_URI=http://jj-Aspire-VX5-591G:11311/ setting /run_id to d0dccac8-28ca-11e8-b8db-fc45969f3dd9 process[rosout-1]: started with pid [12263] started core service [/rosout]
可以看到rosdistribution是kinetic，版本是1.12.12，ROS_MASTER_URI=http://jj-Aspire-VX5-591G:11311/，端口11311，这个URL和端口用于设置主从服务器。
4，下载数据集
用wget指令下载数据集
wget https://vision.in.tum.de/rgbd/dataset/freiburg1/rgbd_dataset_freiburg1_room.bag
如果没有安装，可以安装
sudo apt-get install wget如果找不到，那么可以用指令寻找
apt-cache search wget
再重新用install指令安装
5，gitclone资源
在WORKSPACE中打开Terminal，执行
git clone https://github.com/EricLYang/courseRepo
6,ROS操作
在有数据集的目录下
rosbag play rgbd_dataset_freiburg1_room.bag
rosbag play指令，相当于把原来的数据存下来，一次性去播放，而且它是有时间戳，跟原始的真实数据是一样的，一旦你运行它，它就开始播放了。另外打开一个终端，执行
rostopic list
就可以看到有这么些消息量，Message，每一个名字就代表一个Message
/camera/depth/camera_info /camera/depth/image /camera/rgb/camera_info /camera/rgb/image_color /clock /cortex_marker_array /imu /rosout /rosout_agg /tf
rostopic info /camera/depth/image
就可以看到这个Message的类型，如下
Type: sensor_msgs/Image Publishers: * /play_1521194249474442692 (http://jj-Aspire-VX5-591G:40045/) Subscribers: None
可以看到，它的类型是sensor_msgs/Image，然后Publishers: * /play_1521194249474442692 (http://jj-Aspire-VX5-591G:40045/)表明它是通过rosplay发布出来的，它的发布端口是http://jj-Aspire-VX5-591G:40045/，但是这个东西其实不需要管，只需要接收就行，接收的方法，可以用image_view，
rosrun image_view image_view image:=/camera/depth/image
它是一个可视化的小插件，这就是ROS的一个简单的小功能。
rostopic hz /camera/depth/image
对于每个每个消息量来说，这个可以看到发布的消息量的频率。另外echo
rostopic echo /camera/depth/image
可以把数据集完整发布出来，数据量特别巨大，另外，写程序的时候肯定要涉及到Message的数据格式，比如这个image的数据格式为
可以单独播放Message中的某个数据，比如，
rostopic echo /camera/depth/image/width
rosrun rqt_plot rqt_plot
ros消息的内容，百度rosmessage sensor image，看wiki，http://wiki.ros.org/Messages
RGBD的演示程序
ROS的可视化程序
rosrun rviz rviz
链接
<(⊙o⊙)…蓝灯已开始收费>蓝灯的GIT地址：https://github.com/getlantern/lantern
Eric的GITHUB地址：https://github.com/EricLYang/courseRepo
http://jj-Aspire-VX5-591G:40045/