论文选读 · 第 1 期
第一次论文选读
这是本课程第一次论文选读。本期推荐 12 篇与移动机器人和 ROS 2 相关的论文，请根据兴趣选择一篇或多篇阅读，并使用 Overleaf 完成阅读报告。
本学期后续还会发布新的论文选读。每一期将结合课程进度推荐不同主题；本期不要求按顺序阅读，长篇综述可选择与当前实验相关的章节。
01
2018 · 8 页
机器人算法与 Python 实现
PythonRobotics: a Python code collection of robotics algorithms
Atsushi Sakai 等
先读引言和算法示例，选一个定位或规划动画，解释输入、输出与参数变化。
02
2022 · 13 页
ROS 2 的设计与系统架构
Robot Operating System 2: Design, Architecture, and Uses In The Wild
Steve Macenski 等
先看架构图、通信设计与应用案例，联系课堂中的节点、话题和 QoS。
03
2024 · 31 页
移动机器人传感器综述
A Review of Sensing Technologies for Indoor Autonomous Mobile Robots
Yu Liu, Shuting Wang, Yuanlong Xie, Tifan Xiong, Mingyuan Wu
先读单传感器部分，比较雷达、相机、IMU 与编码器的测量内容和局限；融合部分可后读。
04
2021 · 7 页
二维激光建图与 SLAM Toolbox
SLAM Toolbox: SLAM for the dynamic world
Steve Macenski, Ivona Jambrecic
篇幅较短，先理解地图更新、定位与多次建图的用途，再与课堂建图实验对应。
05
2021 · 29 页
移动机器人路径规划综述
Path Planning for Autonomous Mobile Robots: A Review
J. Ricardo Sánchez-Ibáñez, Carlos J. Pérez-del-Pulgar, Alfonso García-Cerezo
先看分类与示意图，区分全局和局部规划，再选搜索法或采样法做比较，不必一次读完。
06
2018 · 6 页
点云与三维数据处理
Open3D: A Modern Library for 3D Data Processing
Qian-Yi Zhou, Jaesik Park, Vladlen Koltun
先看数据表示与处理流程，理解点云、下采样和配准；可配合 Python 示例阅读。
07
2020 · 8 页
Nav2 导航系统与行为树
The Marathon 2: A Navigation System
Steve Macenski, Francisco Martín, Ruffin White, Jonatan Ginés Clavero
先看系统架构和实验，说明规划、控制与恢复行为如何配合；它是架构论文，不是 Humble 安装教程。
08
2023 · 11 页
路径跟踪与速度调节
Regulated Pure Pursuit for Robot Path Tracking
Steve Macenski, Shrijit Singh, Francisco Martin, Jonatan Gines
结合示意图理解前视点与曲率，再看速度调节和实验对比；需要基本移动机器人运动学。
09
2019 · 32 页
卡尔曼滤波的逐步推导
A Step by Step Mathematical Derivation and Tutorial on Kalman Filters
Hamed Masnadi-Shirazi, Alireza Masnadi-Shirazi, Mohammad-Amir Dastgheib
先理解预测与校正，再阅读状态模型和递推公式。需要线性代数与概率基础，完整证明留作进阶。
10
2023 · 8 页
激光里程计与 ICP 配准
KISS-ICP: In Defense of Point-to-Point ICP -- Simple, Accurate, and Robust Registration If Done the Right Way
Ignacio Vizzo, Tiziano Guadagnino, Benedikt Mersch, Louis Wiesmann, Jens Behley, Cyrill Stachniss
先看流程图和实验，说明相邻点云如何估计运动；先具备刚体变换和最小二乘基础。
11
2017 · 9 页
视觉 SLAM 系统
ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras
Raúl Mur-Artal, Juan D. Tardós
先看系统框架，区分跟踪、局部建图与回环。需要相机模型、特征匹配和基本优化知识。
12
2016 · 25 页
SLAM 的整体知识框架
Past, Present, and Future of Simultaneous Localization And Mapping: Towards the Robust-Perception Age
Cesar Cadena 等
作为课程后半段的知识地图，先读引言、系统划分和挑战；不要求初学者掌握全部数学推导。
下载与引用说明
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阅读次序、中文主题及阅读建议为课程选读建议；英文题名与作者信息来自原文。
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