学习多车协同3d激光slam，需要怎么开始

Question

如题，硕士这个方向，看了看最近的工作，像swarm-slam，RDC-slam，DCL-slam等，但没有基础直接看还是太费劲了。

如果学习前置知识怎么开始学比较好？才能比较快地进入这个方向的研究？

直接学3d激光slam吗？看看loam算法什么的开始？

这样的话要看视觉slam14讲这种视觉slam的入门内容吗？

或者说从二维激光slam开始学？学习gmapping和cartographer这些？关注的内容怎么取舍？

协同slam这种要从哪一步开始呢？

有没有有经验的可以来指点一下？

Answer 1

引用 皆我百晓生 小程序回复内容作答：
如果你想学习多车协同3D激光SLAM，以下是一些建议：

1. 了解基本的SLAM原理：在开始学习多车协同3D激光SLAM之前，建议先了解基本的SLAM原理和算法，包括概率机器人、粒子滤波、扩展卡尔曼滤波等。这样可以对SLAM的基本概念和数学基础有所了解。

2. 学习基础的3D激光SLAM算法：了解一些基本的3D激光SLAM算法，例如Loam算法，可以帮助你理解多车协同3D激光SLAM的基本技术和方法。

3. 学习视觉SLAM：由于多车协同3D激光SLAM通常结合了视觉和激光数据，所以对于视觉SLAM的学习也是很有用的。你可以从《视觉SLAM十四讲》开始学习，掌握基本的视觉SLAM原理和算法。

4. 学习ROS和相关工具：多车协同3D激光SLAM通常使用ROS作为开发平台，因此建议学习ROS框架以及相关的SLAM工具，如gmapping和cartographer。

5. 阅读相关论文和研究工作：了解当前领域内的最新研究成果和工作，可以通过阅读相关论文、查阅学术期刊和参加相关会议来获取。

6. 实践项目和实验：进行实际的项目实践和实验，可以通过公开的数据集或者自己搭建实验环境进行实验和验证。这有助于深入理解算法，并提供实践经验。

最后，多车协同3D激光SLAM是一个复杂的研究领域，需要结合多个方面的知识，包括机器人学、传感器融合、控制理论等。因此，多角度的学习和实践是非常有帮助的。