轉自：http://www.cnblogs.com/wenhust/
書籍：
1.必讀經典
Thrun S, Burgard W, Fox D. 《Probabilistic robotics》[M]. Cambridge, USA: MIT Press, 2005
《Principles of Robot Motion Theory，Algorithms and Implementation》
2.有很多期，跟著會議一起出的文集
《Robotics: Science and Systems》. Cambridge, USA: MIT Press
3.入門書籍，簡單實現及程式碼
《SLAM for Dummies》
4.SLAM入門教材吐血推薦，對深入理解SLAM實質非常有幫助
《STATE ESTIMATION FOR ROBOTICS》
5.作者Joan Sola關於Graph-SLAM的教程，包含位姿變換、感測器模型、圖優化以及SLAM中的稀疏性求解
《Course on SLAM》
6.加州伯克利的一本2D LIDAR SLAM小書
《Loop Closure Transformation Estimation and Verification Using 2D LiDAR Scanners》
公開課：
1.內含大量SLAM公開課相關資料（PPT、音視訊檔案）
2.YouTube的Cyrill Stachniss主頁（課堂講授SLAM的視訊集）
3.內含Andrew Davison的SLAM公開課資料
網站：
1.大量優秀程式碼和框架，權威資料
2.MRPT庫官方網站，有MRPT相關文件和最新下載
3.中文SLAM技術交流網站，將最新進展和相關解決方案連結在裡邊，還有知名部落格、公眾號、實驗室、資料集等資料，強烈推薦的一個網站
4.維基百科的SLAM介紹，裡邊有SLAM的發展綜述和大量參考文獻
5.ROS官網
部落格：
1.半閒居士，高翔博士的部落格，SLAMCN的創始人，內含大量乾貨（以視覺SLAM為主）
2.一個國外的路徑規劃演算法網站（包含一些可互動演示的小工具）
對應這個網站中的尋路演算法的中文翻譯博文（12篇）
3.泡泡機器人SLAM公眾號（內含泡泡機器人公開課），專題講解，有PPT和Video
4.知行合一，內含Graph SLAM tutorial：從推導到應用、Mono SLAM理論基礎等一些理論推導
5.Sebastian Thrun領導的史丹佛大學機器人研究團隊主頁
會議：
IEEE International Conference on Robotics and Automation（ICRA）
IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems（IROS）
International Symposium on Robotics Research
Robotics: Science and Systems Conference（RSS）
IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition（CVPR）
期刊：
IEEE Robotics and Automation Magazine
IEEE Transactions on Robotics
International Journal of Robotics Research
Robotics and Autonomous Systems
Journal of Field Robotics
大牛：
1.Sebastian Thrun（署名Thrun S，史丹佛大學）
2.Andrew Davison（牛津大學）
3.Tim Beily 及所在的 悉尼大學一些研究者
4.Giorgio Grisetti、Cyrill Stachniss、Wolfram Burgard (GridMapping 演算法及概率機器人一書作者)
5.M. Montemerlo、Dirk Haehnel、Sebastian Thrun (FastSLAM創始者，理論水平和實際應用能力非常強)。參加過DARPA的智慧車挑戰賽，取得最好成績。
6.Austin Eliazar、Ronald Parr (DP-SLAM創始者,從文章到資料,程式都公開的牛人)
http://www.cs.duke.edu/~eliazar
http://www.cs.duke.edu/~parr
7.以Jose Neira和Jose luis Blanco為代表的一批西班牙學者.
8.Andrew Davison 視覺SLAM領域的權威。
9.John Leonard 側重於應用。目前主要在做水下SLAM的專案。參加過DARPA的智慧車挑戰賽。
http://cml.mit.edu/~jleonard