原文出处：http://www.cnblogs.com/wenhust/p/5942893.html
书籍：
1.必读经典
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，跟着会议一起出的文集
《Robotics: Science and Systems》. Cambridge, USA: MIT Press
3.入门书籍，简单实现及代码
《SLAM for Dummies》
4.SLAM入门教材吐血推荐，对深入理解SLAM实质非常有帮助
《STATE ESTIMATION FOR ROBOTICS》
5.作者Joan Sola关于Graph-SLAM的教程，包含位姿变换、传感器模型、图优化以及SLAM中的稀疏性求解
《Course on SLAM》
6.加州伯克利的一本2D LIDAR SLAM小书
《Loop Closure Transformation Estimation and Verification Using 2D LiDAR Scanners》
公开课：
1.内含大量SLAM公开课相关资料（PPT、音视频文件）
2.YouTube的Cyrill Stachniss主页（课堂讲授SLAM的视频集）
3.内含Andrew Davison的SLAM公开课资料
网站：
1.大量优秀代码和框架，权威资料
2.MRPT库官方网站，有MRPT相关文档和最新下载
3.中文SLAM技术交流网站，将最新进展和相关解决方案链接在里边，还有知名博客、公众号、实验室、数据集等资料，强烈推荐的一个网站
4.维基百科的SLAM介绍，里边有SLAM的发展综述和大量参考文献
5.ROS官网
博客：
1.半闲居士，高翔博士的博客，SLAMCN的创始人，内含大量干货（以视觉SLAM为主）
2.一个国外的路径规划算法网站（包含一些可交互演示的小工具）
对应这个网站中的寻路算法的中文翻译博文（12篇）
3.泡泡机器人SLAM公众号（内含泡泡机器人公开课），专题讲解，有PPT和Video
4.知行合一，内含Graph SLAM tutorial：从推导到应用、Mono SLAM理论基础等一些理论推导
5.Sebastian Thrun领导的斯坦福大学机器人研究团队主页
会议：
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，斯坦福大学）
2.Andrew Davison（牛津大学）
3.Tim Beily 及所在的 悉尼大学一些研究者
4.Giorgio Grisetti、Cyrill Stachniss、Wolfram Burgard (GridMapping 算法及概率机器人一书作者)
5.M. Montemerlo、Dirk Haehnel、Sebastian Thrun (FastSLAM创始者，理论水平和实际应用能力非常强)。参加过DARPA的智能车挑战赛，取得最好成绩。
6.Austin Eliazar、Ronald Parr (DP-SLAM创始者,从文章到数据,程序都公开的牛人)
http://www.cs.duke.edu/~eliazar
http://www.cs.duke.edu/~parr
7.以Jose Neira和Jose luis Blanco为代表的一批西班牙学者.
8.Andrew Davison 视觉SLAM领域的权威。
9.John Leonard 侧重于应用。目前主要在做水下SLAM的项目。参加过DARPA的智能车挑战赛。
http://cml.mit.edu/~jleonard