1，csgo slam怎么用2，slam算法是怎么樣的3，學(xué)習(xí)slam需要哪些預(yù)備知識(shí)1，csgo slam怎么用
下了之后點(diǎn)import然后選你想要的歌注意game那一欄要選csgo然后打開csgo，選好歌后點(diǎn)擊start，它會(huì)彈出提示，點(diǎn)確定或×掉都行打開csgo在任意模式中打開控制臺(tái)輸入 exec（這里有空格）slam 確認(rèn)然后輸入la你會(huì)看到控制臺(tái)上面有幾個(gè)歌，選擇歌前面的序號(hào)，比如 1.xxxxx你就輸入1然后回到游戲 點(diǎn)擊x（默認(rèn)播歌按鈕）可以改就行了注意在導(dǎo)入時(shí)如果是中文歌要改成英文名，不然播不出來。手打很辛苦，求采納。
2，slam算法是怎么樣的
slam算法是實(shí)現(xiàn)機(jī)器人定位、建圖、路徑規(guī)劃的一種算法。simultaneous localization and mapping (slam)原本是robotics領(lǐng)域用來做機(jī)器人定位的，最早的slam算法其實(shí)是沒有用視覺camera，robotics領(lǐng)域一般用laser range finder來做slam。其中一個(gè)原因是slam對(duì)實(shí)時(shí)性要求比較高，而要做到比較精確、穩(wěn)定、可靠、適合多種場(chǎng)景的方案一般計(jì)算量相對(duì)較大，目前移動(dòng)式設(shè)備的計(jì)算能力還不足夠支撐這么大的計(jì)算量，為了達(dá)到實(shí)時(shí)性能，往往需要在精確度和穩(wěn)定性上做些犧牲。仿真軟件：數(shù)值網(wǎng)絡(luò)仿真技術(shù)八十年代初發(fā)展較快，,早期的通用仿真軟件有slam、gert、vert等。其共同特征是提供一種構(gòu)模框架，在dos操作系統(tǒng)下以fortran語言實(shí)現(xiàn)。在設(shè)計(jì)上類似一系列子程序的軟件包。每種圖元有特定語句 ，用戶構(gòu)模需編寫程序 ,網(wǎng)絡(luò)圖取輔助理解的功能。
3，學(xué)習(xí)slam需要哪些預(yù)備知識(shí)
slam涵蓋的東西比較多，分為前端和后端兩大塊。前端主要是研究相鄰幀的拼接，又叫配準(zhǔn)。根據(jù)傳感器不一樣，有激光點(diǎn)云、圖像、rgb-d拼接幾種，其中圖像配準(zhǔn)中又分基于稀疏特征(sparse)的和稠密(dense)的兩種。后端主要是研究地圖拼接(前端)中累積誤差的校正，主流就兩種，基于概率學(xué)理論的貝葉斯濾波器（ekf，pf）以及基于優(yōu)化的方法。ekf已經(jīng)用得很少了，pf也就在2d地圖slam（gmapping）中用得多，大多還是用優(yōu)化的方法在做。你自己已經(jīng)說了這塊需要的知識(shí)，一個(gè)是數(shù)學(xué)，一個(gè)是編程。所以入門的話，也從這兩塊開始弄。一、數(shù)學(xué)方面數(shù)學(xué)的話，建議樓上說過的thrun的《probabilistic robotics》，其實(shí)不需要全部看完，了解下概率學(xué)是如何解決機(jī)器人中的問題的，關(guān)鍵學(xué)習(xí)貝葉斯濾波，也是就是貝葉斯公式在各個(gè)問題(定位，slam)中的應(yīng)用。另外，優(yōu)化的話，建議先把最小二乘優(yōu)化中給弄透徹，數(shù)學(xué)推導(dǎo)要會(huì)，因?yàn)楹芏鄦栴}，最后都是歸結(jié)到最小二乘優(yōu)化，然后就是梯度下降、求jacobian之類的。二、編程方面理論的東西是比較無聊的，必須得實(shí)戰(zhàn)。建議入門先寫一發(fā)最小二乘優(yōu)化，可以就做一個(gè)簡(jiǎn)單的直線擬合，不要用matlab中的優(yōu)化工具，了解數(shù)學(xué)推導(dǎo)最后是怎么寫到代碼里面的。然后，一定要玩好matlab優(yōu)化工具包，做實(shí)驗(yàn)最方便了。有了一些基礎(chǔ)之后，可以嘗試玩一些現(xiàn)有的slam包，推薦兩個(gè)地方，一個(gè)是www.openslam.org，里面有各種slam包，主流的slam算法，在這一般都有源碼。另外一個(gè)就是ros了，里面有很多現(xiàn)成的slam包，像gmapping，rgb-d slam，上手非常快，甚至你沒有任何設(shè)備，你也可以利用ros中的仿真環(huán)境（如gazebo）跑。建議先試試gmapping，百度上有很多中文教程，一開始跑這些package還是很漲成就感的，可以提高你的興趣。如果你是做視覺或者rgb-d，那么opencv和pcl是必不可少的工具。早點(diǎn)上手肯定沒得錯(cuò)。三、進(jìn)階大體入門之后，你就需要根據(jù)你實(shí)驗(yàn)室研究的項(xiàng)目來學(xué)習(xí)了，看是用激光、相機(jī)、還是kinect來做了，不同傳感器的前端算法還是有些差距的。激光的話一般是icp，相對(duì)簡(jiǎn)單。視覺的東西還是比較多的，樓上推薦《multiview geometry in computer vision》確實(shí)很重要，不過，我覺得這同時(shí)你還應(yīng)該了解特征提取、特征描述子、特征匹配這些東西。如果你們實(shí)驗(yàn)室做的dense registration，那你還得學(xué)李代數(shù)那些東西（高大上啊，神馬李群看好多天都看不懂?。。。。?。其實(shí)，很多算法都有開源包，你可以去ros、一些大神博客、牛逼實(shí)驗(yàn)室主頁中多逛逛。