CVPR-2014: Visual SLAM Tutorial
学习SLAM需要哪些预备知识
VSLAM（Visual Simultaneous Localization and Mapping）是为了解决如何建立目标物体周围的场景的3D模型，同时定位自身的空间位置还原出相机的运动轨迹的问题。
1996年，R.C. Smith和P. Cheeseman在研究 representation and estimation of spatial uncertainty 的过程中提出SLAM这个问题。如今，SLAM被广泛应用于无人驾驶汽车、无人机、VR和AR等领域。在VSLAM-维基百科中比较详细的介绍了VSLAM的发展历史及相关内容。
基于sparse的Visual SLAM主要有一下步骤：
特征匹配（SIFT、SURF、FAST）去噪点（RANSAC）非线性优化Reprojection error求解RT