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快速获得最新干货 1、前言 最近一直在研究激光SLAM，源码看了一遍又一遍，对于细节的部分，短时间记住是怎么实现的了，过几天又忘了。据研究发现，往往图片可以给我们更加深刻的印象，于是就想着把SLAM源码解决的一个个问题给直观的呈现出来，于是就有了这篇图解SLAM。 这里仍在之前my_slam_gmapping算法功能包的基础之上进行解释，特别说明的是该算法功能包又进行了一次大规模删减，目前该算法功能包代码量（含注释、含激光雷达运动畸变去除模块）仅有3000余行，已经非常非常适合阅读。 本篇文章不讲理论、不讲代码，用一张张生动的图片帮助大家理解基于滤波器的my_slam_gmapping地图构建算法，我希望这篇文章是大家从调包到算法的那个台阶。 2、正文3、说明本篇图解SLAM配合my_slam_gmapping阅读十分的香。 上面每个部分的图片都是揭示my_slam_gmapping的代码对应部分的依据，这样大家清楚了每个部分都是做什么的，就不用费力去自己推测代码要干嘛。如果你发现了我对该算法有什么理解上的问题甚至错误，请一定告知我。 欢迎加入「从零开始学习SLAM」知识星球一起学习！ 星球里目前已经有接近2200+人。包含三维重建、机器人SLAM方向沉淀了2年多的干货，包括大量图文、视频教学视频、实习/校招/社招机会、笔试面试题目及解析、疑难解惑、领域内最新开源论文/代码/数据集等（详细介绍见后），还可以加入粉丝专属微信交流群/星球内部资料、每天只需几毛钱，即可快速触达我们优质技术社区，一起交流学习，不管是刚刚入门的新手，还是已经是行业的从业者，都能获益良多~ 现在加入立减30元，优惠有效期到12月29日晚上24点截止，名额有限，先到先得，3天内不满意可全额退款。 另外，我们推出的视频课程：《全网最详细的ORB-SLAM2精讲：原理推导+逐行代码分析》报名火爆，目前还有少量名额，现在加入知识星球可以享受课程额外再立减100的优惠！具体领取方式详见星球内 |
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