为了方便查找，将 ROS 学习的文章总结放到这里，之后也会陆续添加一些文章，由于水平有限，不足之处在所难免，欢迎交流指正。
卡尔曼滤波中关键参数的调整
写在前面
对于卡尔曼滤波，大多数人仅限于会用，很少有人能透彻的理解，而关于卡尔曼滤波中那几个关键参数的调整更是一头雾水。自从写完「深度解析卡尔曼滤波在IMU中的应用」一文，很多朋友咨询卡尔曼滤波的参数到底怎么调整，工作之余总结一下，由于水平有限，错误之处在所难免，欢迎交流指正。
SLAM 技术基础
机器人想实现自主移动和导航必须知道自己在哪，周围什么情况等；
SLAM就是帮助机器人实现定位与地图构建功能的一种方案或技术。SLAM的全称为Simultaneous Localization And Mapping即「同时定位与地图构建」，最早用于军事核潜艇中的海底定位。
SLAM学习资源汇总
书籍
Linear Algebra Done Right线性代数Sparse Matrix稀疏矩阵 参考 TIM DAVIS 的个人课程 CSCE689:Sparse Matrix Algorithms「Probabilistic robotics」作者Sebastian THRUN「Principles of Robot Motion Theory，Algorithms and Implementation」作者Sebastian THRUN「SLAM for Dummies」「STATE ESTIMATION FOR ROBOTICS」「Course on SLAM」「Loop Closure Transformation Estimation and Verification Using 2D LiDAR Scanners」「Multiple View Geometry in Computer Vision」「视觉SLAM十四讲 从理论到实践」高翔 张涛
保持持续竞争力 不要让自己成为企业的不良资产
企业不是福利院，它是要盈利的，老板雇佣员工的目的就是让自己的盈利最大化，不排除有的老板很高尚，自己一分钱不拿，就是为了造福员工，造福百姓。说实话还没遇见过这么好的老板，要是有，你们赶紧介绍给我。
深度解析卡尔曼滤波在IMU中的使用
卡尔曼滤波主要分两个步骤，预测加校正。预测是基于上一时刻的状态对当前状态进行估计，校正是根据当前状态的观测与上一时刻的估计进行综合分析，估计出系统的最优状态值，然后下一时刻接着重复这个过程；卡尔曼不断的进行迭代，它不需要大量的粒子状态输入，只需要过程量，因此它的速度很快，非常适合线性系统的状态估计。
