在網上找了好幾天，終於蒐集全了有關機器學習、深度學習、機器人作業系統ROS以及SLAM相關的無人駕駛技術的相關教程

相信一定非常有用，在這裡先Mark一下哈哈，

我自己總結的學習路線： 機器人作業系統ROS實踐------>SLAM無人駕駛------>機器學習和深度學習

各部分內容如下

機器學習深度學習

1、Python資料分析與機器學習實戰

2、深度學習入門視訊課程

3、深度學習框架-Tensorflow案例實戰 文字分析

                          - Caffe使用案例

                          -人臉檢測

                          -關鍵點定位

4、Python資料分析

5、自然語言處理

6、頂級論文演算法詳解

7、對抗生成網路

8、人工智慧機器學習

等等

機器人作業系統理論與實踐

           1.2.1 ROS起源
           1.2.2 國內外現狀
           1.2.3 ROS設計目標
           1.2.4 ROS的特點
1.3 ROS系統架構
           1.3.1 系統架構
           1.3.2 通訊機制
1.4 ROS安裝
1.5 第一個ROS例程——小海龜模擬
2. ROS基礎
2.1 建立工作空間
2.2 ROS通訊程式設計
2.2.1 Topic程式設計
2.2.2 Service程式設計
2.2.3 Action程式設計
2.3 實現分散式通訊
2.4 ROS中的關鍵元件
2.4.1 Launch啟動檔案
2.4.2 TF座標變換
2.4.3 Qt工具箱
2.4.4 rviz視覺化平臺
2.4.5 gazebo物理模擬環境
3. 

機器人系統設計
3.1 機器人的定義與組成
3.2 機器人系統構建
3.2.1 執行機構
3.2.2 驅動系統
3.2.3 感測系統
3.2.4 控制系統
3.3 URDF機器人建模
3.3.1 URDF模型
3.3.2 建立機器人模型
3.3.3 新增感測器
4. 機器人模擬
4.1 機器人模型優化
4.1.1 xacro檔案格式
4.1.2 xacro的可程式設計特性
4.1.3 URDF模型的優化
4.2 ArbotiX+rviz功能模擬
4.3 gazebo物理模擬
4.3.1 ros_control
4.3.2 建立模擬環境
4.3.3 機器人模擬
4.3.4 感測器模擬
5. 機器人感知
5.1 機器視覺
5.1.1 ROS中的影象資料
5.1.2 攝像頭標定
5.1.3 ROS中的OpenCV介面
5.1.4 人臉識別/物體識別
5.1.5 二維碼識別
5.2 機器語音
5.2.1 ROS整合科大訊飛SDK
5.2.2 實現智慧語音助手
6. 

機器人SLAM與自主導航
6.1 機器人必備條件
6.2 ROS中常用SLAM功能包的應用
6.2.1 gmapping SLAM
6.2.2 hector SLAM
6.2.3 ORB_SLAM

6.2.4 google cartographer SLAM
6.3 ROS中的導航框架
6.3.1 move_base功能包
6.3.2 amcl功能包
6.4 導航框架的應用
6.4.1 本地規劃器與全域性規劃器的配置
6.4.2 Gazebo導航模擬
7. MoveIt!機械臂控制
7.1 MoveIt!系統架構
7.2 建立機械臂模型
7.3 Setup Assistant配置機械臂
7.4 新增機器人控制器
7.5 MoveIt!程式設計學習
7.6 Gazebo機械臂模擬
7.7 ROS-I框架介紹
8. ROS機器人綜合應用
8.1 ROS機器人例項介紹
8.1.1 PR2
8.1.2 TurtleBot
8.1.3 HRMRP
8.1.4 Kungfu ARM
8.2 構建綜合機器人平臺mbot
8.2.1 移動機器人+機械臂
8.2.2 綜合應用（結合學員研究方向）

9. ROS 2.0
9.1 為什要有ROS 2
9.2 什麼是ROS 2
9.3 如何安裝ROS 2
9.4 ROS 2中的話題與服務程式設計
9.5 ROS 2與ROS 1的整合
9.6 課程總結與展望

 視覺SLAM-無人駕駛 視覺SLAM-無人駕駛

1、視覺里程計和迴路檢測

2、座標系、剛體運動和李群

3、鐳射里程計

4、地圖以及無人駕駛系統

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