1，csgo slam怎么用2，slam算法是怎么样的3，学习slam需要哪些预备知识1，csgo slam怎么用
下了之后点import然后选你想要的歌注意game那一栏要选csgo然后打开csgo，选好歌后点击start，它会弹出提示，点确定或×掉都行打开csgo在任意模式中打开控制台输入 exec（这里有空格）slam 确认然后输入la你会看到控制台上面有几个歌，选择歌前面的序号，比如 1.xxxxx你就输入1然后回到游戏 点击x（默认播歌按钮）可以改就行了注意在导入时如果是中文歌要改成英文名，不然播不出来。手打很辛苦，求采纳。
2，slam算法是怎么样的
slam算法是实现机器人定位、建图、路径规划的一种算法。simultaneous localization and mapping (slam)原本是robotics领域用来做机器人定位的，最早的slam算法其实是没有用视觉camera，robotics领域一般用laser range finder来做slam。其中一个原因是slam对实时性要求比较高，而要做到比较精确、稳定、可靠、适合多种场景的方案一般计算量相对较大，目前移动式设备的计算能力还不足够支撑这么大的计算量，为了达到实时性能，往往需要在精确度和稳定性上做些牺牲。仿真软件：数值网络仿真技术八十年代初发展较快，,早期的通用仿真软件有slam、gert、vert等。其共同特征是提供一种构模框架，在dos操作系统下以fortran语言实现。在设计上类似一系列子程序的软件包。每种图元有特定语句 ，用户构模需编写程序 ,网络图取辅助理解的功能。
3，学习slam需要哪些预备知识
slam涵盖的东西比较多，分为前端和后端两大块。前端主要是研究相邻帧的拼接，又叫配准。根据传感器不一样，有激光点云、图像、rgb-d拼接几种，其中图像配准中又分基于稀疏特征(sparse)的和稠密(dense)的两种。后端主要是研究地图拼接(前端)中累积误差的校正，主流就两种，基于概率学理论的贝叶斯滤波器（ekf，pf）以及基于优化的方法。ekf已经用得很少了，pf也就在2d地图slam（gmapping）中用得多，大多还是用优化的方法在做。你自己已经说了这块需要的知识，一个是数学，一个是编程。所以入门的话，也从这两块开始弄。一、数学方面数学的话，建议楼上说过的thrun的《probabilistic robotics》，其实不需要全部看完，了解下概率学是如何解决机器人中的问题的，关键学习贝叶斯滤波，也是就是贝叶斯公式在各个问题(定位，slam)中的应用。另外，优化的话，建议先把最小二乘优化中给弄透彻，数学推导要会，因为很多问题，最后都是归结到最小二乘优化，然后就是梯度下降、求jacobian之类的。二、编程方面理论的东西是比较无聊的，必须得实战。建议入门先写一发最小二乘优化，可以就做一个简单的直线拟合，不要用matlab中的优化工具，了解数学推导最后是怎么写到代码里面的。然后，一定要玩好matlab优化工具包，做实验最方便了。有了一些基础之后，可以尝试玩一些现有的slam包，推荐两个地方，一个是www.openslam.org，里面有各种slam包，主流的slam算法，在这一般都有源码。另外一个就是ros了，里面有很多现成的slam包，像gmapping，rgb-d slam，上手非常快，甚至你没有任何设备，你也可以利用ros中的仿真环境（如gazebo）跑。建议先试试gmapping，百度上有很多中文教程，一开始跑这些package还是很涨成就感的，可以提高你的兴趣。如果你是做视觉或者rgb-d，那么opencv和pcl是必不可少的工具。早点上手肯定没得错。三、进阶大体入门之后，你就需要根据你实验室研究的项目来学习了，看是用激光、相机、还是kinect来做了，不同传感器的前端算法还是有些差距的。激光的话一般是icp，相对简单。视觉的东西还是比较多的，楼上推荐《multiview geometry in computer vision》确实很重要，不过，我觉得这同时你还应该了解特征提取、特征描述子、特征匹配这些东西。如果你们实验室做的dense registration，那你还得学李代数那些东西（高大上啊，神马李群看好多天都看不懂啊！！！）。其实，很多算法都有开源包，你可以去ros、一些大神博客、牛逼实验室主页中多逛逛。