本书从四大部分详细介绍机器人的SLAM技术应用
1.编程基础篇
了解ROS的核心概念，大型C++工程的代码组织方式及图像处理方面的基础知识.
第1章：介绍ROS的系统框架及调试方法。
第2章：C++的工程组织及编译方法
第3章：图像数据的滤波/变换/特征点提取
2.硬件基础篇
主要讨论对机器人传感器，机器人主机，机器人底盘。
第4章：惯性测量单元/激光雷达/相机/减速电机
第5章：树莓派3B+/RK3399/Jetson-tx2
第6章：地盘运动学模型/底盘性能/底盘搭建
3.SLAM篇
介绍SLAM的理论知识体系，以具体例子为基础介绍SLAM的算法的代码框架及核心算法的实现细节。
第7章：SLAM的概率理论/估计理论/贝叶斯网络/因子的估计
第8章：Gmapping算法/Cartographer算法/LOAM算法
第9章：ORB-SLAM2算法/LSD-SLAM算法/SVO算法
第10章：RTABMAP算法/VINS算法/机器学习
4.自主导航篇
以各个自主导航的例子介绍自主导航算法的代码框架及核心算法的细节实现，同时了解SLAM导航技术开发的完整流程。
第11章：自主导航/环境感知/路径规划/运动控制/强化学习。
第12章：ros-navigation导航系统/risktt导航系统/auto导航系统。
第13章：机器人SLAM导航综合实例，SLAM建图，自主导航
为了读者更好的了解本书的内容，更好的了解SLAM的知识体系，作者组织了各种渠道对读者进行支持，qq群，微信群等。