本书系统介绍了视觉SLAM（同时定位与地图构建）所需的基本知识与核心算法，既包括数学理论基础，如三维空间的刚体运动、非线性优化，又包括计算机视觉的算法实现，如多视图几何、回环检测等。此外，本书还提供了大量的实例代码供读者学习研究，从而更深入地掌握这些内容。

本书可以作为对SLAM感兴趣的研究人员的入门自学材料，也可以作为高等院校相关专业的本科生或研究生教材。

第1讲 预备知识

 1.1 本书讲什么

 1.2 如何使用本书

 1.2.1 组织方式

 1.2.2 代码

 1.2.3 面向的读者

 1.3 风格约定

 1.4 致谢和声明

第1部分 数学基础

 第2讲 初识 SLAM

 2.1 引子：小萝卜的例子

 2.2 经典视觉SLAM框架

 2.2.1 视觉里程计

 2.2.2 后端优化

 2.2.3 回环检测

 2.2.4 建图

 2.3 SLAM 问题的数学表述

 2.4 实践：编程基础

 2.4.1 安装Linux操作系统

 2.4.2 Hello SLAM

 2.4.3 使用cmake

 2.4.4 使用库

 2.4.5 使用IDE

 第3讲 三维空间刚体运动

 3.1 旋转矩阵

 3.1.1 点、向量和坐标系

 3.1.2 坐标系间的欧氏变换

 3.1.3 变换矩阵与齐次坐标

 3.2 实践：Eigen

 3.3 旋转向量和欧拉角

 3.3.1 旋转向量

 3.3.2 欧拉角

 3.4 四元数

 3.4.1 四元数的定义

 3.4.2 四元数的运算

 3.4.3 用四元数表示旋转

 3.4.4 四元数到其他旋转表示的转换

 3.5 * 相似、仿射、射影变换

 3.6 实践：Eigen几何模块

 3.6.1 Eigen几何模块的数据演示

 3.6.2 实际的坐标变换例子

 3.7 可视化演示

 3.7.1 显示运动轨迹

 3.7.2 显示相机的位姿

 第4讲 李群与李代数

 4.1 李群与李代数基础

 4.1.1 群

 4.1.2 李代数的引出

 4.1.3 李代数的定义

 4.1.4 李代数so(3)

 4.1.5 李代数se(3)

 4.2 指数与对数映射

 4.2.1 SO(3) 上的指数映射

 4.2.2 SE(3) 上的指数映射

 ……

 第5讲 相机与图像

 第6讲 非线性优化

第2部分 实践应用

 第7讲 视觉里程计

 第8讲 视觉里程计

 第9讲 后端

 第10讲 后端2

 第11讲 回环检测

 第12讲 建图

 第13讲 实践：设计SLAM系统

 第14讲 SLAM：现在与未来

附录A 高斯分布的性质

附录B 矩阵求导

附录C ROS入门

参考文献

高翔，清华大学自动化系博士，慕尼黑工业大学博士后。研究兴趣主要为计算机视觉、定位与建图、机器学习等，主要著、译作包括《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》、《机器人学中的状态估计》，在RAS、Auto Robotics、IROS等期刊会议上发表论文，现从事自动驾驶车辆研发工作。

张涛，博士。清华大学自动化系教授，博士生导师。主要从事关于控制理论、机器人学、人工智能，飞行器控制等方面的研究。先后从事科研项目20余项，其中包括国家自然科学基金、国家973项目、国家863项目、国家航空基金等项目。近十年来发表论文200多篇，其中SCI收录40余篇，EI收录100余篇。发表学术译著3部。学术著作及其章节5部。已获得国内授权发明专利12项。曾获得国家级教学成果奖、北京市高等教育教学成果奖、教育部自然科学奖等奖励，IEEE、IFAC、AIAA等国际学术学会会员，中国人工智能学会理事，中国自动化学会教育工作委员会秘书长，中国人工智能学会生物信息学与人工生命专业委员会副主任等。

刘毅，华中科技大学图像与人工智能研究所在读博士，本科毕业于武汉理工大学数学系。读博期间专注于图像处理、三维重建、视觉SLAM，以及传感器融合研究和应用，读博期间先后于深圳市大疆创新公司，英特尔中国研究院等单位实习。

颜沁睿，比利时荷语鲁汶大学人工智能硕士，电子工程学士（GroupT）。电子科技大学信息显示与光电技术学士。长期致力于研究人工智能技术在机器人领域的应用，包括计算机视觉、机器学习和SLAM。现担任地平线机器人公司智能驾驶部算法工程师。