はじめに

こんにちは．ササキ(@saitosasaki)です．
今回はLiDAR-SLAMに関わるSLAMの資料をまとめました。

資料

書籍

確率ロボティクス
言わずもがな名著です．

下のリンクは原本に関するサイトです。説明スライドが置いてあります。
http://www.probabilistic-robotics.org/

SLAM入門
『確率ロボティクス』は2005年に発売された本なので、カルマンフィルタやパーティクルフィルタのようなベイズフィルタ系のアプローチのSLAMがメインになっています（語弊があるかも）。
最近（少なくとも屋外では）主流のスキャンマッチングやグラフベースSLAMといった最適化によるアプローチは以下の解説論文が詳しいです。
移動ロボットの環境認識 —地図構築と自己位置推定
より詳しくは上の解説論文を書いた方が書いた『SLAM入門』があります。

記事

Crafty_as_a_FoxさんのQiita記事

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)と環境計測センサについて - Qiita

Graph-Based SLAMを用いた軌跡推定シミュレーション - Qiita

sakai atushiさんのブログmy enigmaの記事

Simultaneous Localization And Mapping (SLAM)について - MyEnigma

Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) 技術がもたらす利点 - MyEnigma

EKF SLAMのためのMATLAB, Pythonサンプルプログラム - MyEnigma

ちなみにこの方、趣味で作ったOSS(Open Source Software)がGithubで4000starを超えるという凄い人です。
GitHub - AtsushiSakai/PythonRobotics: Python sample codes for robotics algorithms.

PythonRoboticsはロボットでよく使われるアルゴリズムのPythonでのサンプルコード集で、ロボティクス初学者におすすめのOSSです。
SLAMにおいてもEKF(Extended Kalman Filter)SLAM、FastSLAM、GraphBasedSLAMが実装されています。

スライド

ICRA 2016 Tutorial on SLAM

www.dis.uniroma1.it

Wolfram Burgard先生の授業スライド
http://ais.informatik.uni-freiburg.de/teaching/ss13/robotics/slides/
Pieter Abbeel先生の授業スライド
Pieter Abbeel先生のUC Berkeleyでの授業スライド。
Index of /~pabbeel/cs287-fa12/slides
Andrew Davison先生の授業スライド
Andrew Davison先生のImperial college londonでの授業スライド。

https://www.doc.ic.ac.uk/~ajd/Robotics/

確率ロボティクスの翻訳者で千葉工大の上田先生の授業スライド
『確率ロボティクス』の解説．「ロボットフロンティア（中部大学にて）」は出張授業のようで短くまとまっています．
https://lab.ueda.tech/?page_id=166

また，上田さんは『確率ロボティクス』のアルゴリズムプログラムをgithubに挙げています．『確率ロボティクス』の解説書(?)もそのうち出すらしいです（楽しみ）．
GitHub - ryuichiueda/probrobo_practice: 確率ロボティクスのアルゴリズム解説（こちらに最新・もっと正確なバージョンがあります->）

九州工業大学の確率システム制御特論の授業スライド
移動ロボット系は第12回~第14回です．主に『確率ロボティクス』の解説です．RBPF(rao blackwellized particle filter)の説明等もあります．
制御理論II資料
千葉工大furoのHaraさんのスライド集
原さんは大学でSLAMの研究をされている方です．GmappingやCartographer，最近のオープンソースのSLAM，最近のSLAMや原さん自身の研究のスライドがあります．
Yoshitaka Hara presentations
株式会社ABEJAのpeisukeさんのスライド
主にスキャンマッチングの説明です．
LiDAR-SLAM チュートリアル資料
名大の赤井先生のスライド
自己位置推定とSLAMの基礎・発展の流れ・最新の取り組みが解説されています。後半はディープラーニング要素強め。
SSII2019企画: 画像および LiDAR を用いた自動走行に関する動向

PDF

State Estimation

State Estimation for Robotics (399 pages)(リンク先のPDF) http://asrl.utias.utoronto.ca/~tdb/

リー群
A tutorial on SE(3) transformation parameterizations and on-manifold optimization

https://www.researchgate.net/publication/235412302_A_tutorial_on_SE3_transformation_parameterizations_and_on-manifold_optimization

Lie Groups for 2D and 3D Transformations

http://ethaneade.com/lie.pdf

オンライン授業

Artificial Intelligence for Robotics | Udacity
無料で『確率ロボティクス』の著者であるセバスチャン・スラン先生が講義を聞けます。
初学者でない方にも、各レッスンの最後に行われるQ&Aは非常に知見が得られるのでお勧めです。 SLAMはGraphSLAMの説明だけなのですが、非常にわかりやすいです。

ROS実装のある有名なOSSまとめ

以下ROS実装がある最近有名なLidarベースのSLAMオープンソースソフトウェアとその解説記事・スライドをまとめました。

まとめ表

名前	2D/3D	ループ閉じ込み	オドメトリ	IMU	補足
gmapping	2D	有るが非明示的	必須	必須	ベイスフィルタによるSLAM
LOAM	3D	無し	不必要	可	リアルタイム性がウリ
Cartographer	2D/3D	有り	可	2Dが可。3Dは必須	ループ閉じ込みがウリ
Autoware ndt-mapping	3D	無し	可	可	NDTマッチング(非PCL実装のNDTやICPもあり)
hdl_graph_slam	3D	有り	可	可	NDT/ICP/GICP&ループ閉じ込み
blam	3D	有り	不可	不可
A-LOAM	3D	無し	不可	可
LeGO-LOAM	3D	有り	不可	可
LIO-mapping	3D
interactive_slam	3D			GUIによるMap Correctionツール

gmapping

ROSのnavigationパッケージにもあって一番有名だと思います。
Rao-Blackwellised Particle FilterによるSLAMです．
2D。ループ閉じ込みはあるが非明示的。
Github
github.com
論文
Improved Techniques for Grid Mapping with Rao-Blackwellized Particle Filter

論文著者による解説スライド(英語)

http://www2.informatik.uni-freiburg.de/~stachnis/pdf/rbpf-slam-tutorial-2007.pdf

日本語による解説記事。 qiita.com

LOAM(Lidar Odometry and Mapping in Real-time)

ライダーオドメトリとマッピングを分割したことによるリアルタイム性をウリにしたSLAMです。
3D。リアルタイム性が売り。ループ閉じ込み無し。オドメトリ・IMU必要なし。IMU複合可。
Github
github.com 論文
LOAM: Lidar Odometry and Mapping in Real-time

解説スライド

輪講_Aritoshi_20170720 from pflab

www.slideshare.net

Google Cartographer

2D/3D。ループ閉じ込み有り。 2Dはオドメトリ・IMU必要なし（どちらも複合可）。3DはIMU必須。GPSも複合可。ランドマーク複合可．
逐次SLAMがいまいち。
論文では2Dに関してのみですが、実装は3Dもあります。ただし、3Dでは処理が重すぎてリアルタイムにループ閉じ込みできないです。
Github
github.com 論文
Real-Time Loop Closure in 2D LIDAR SLAM
詳しく解説したものは~~(論文以外)~~なさげでしたが、概要は以下のブログ記事にあります。
ちなみに下の記事にはHector SLAMの概要もあります。
daily-tech.hatenablog.com