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[实践攻略参见：打造一个创客专用的UbuntuKylin版本－UMaker]
构建一个完整的机器人，涉及到机械设计、模型仿真、虚拟现实、电子平台、操作系统、计算视觉、应用软件、控制软件等很多种技术，除了机械部件的质量、设计好，电子和操作系统实时性高之外，传感系统、计算视觉、控制软件的智能化程度更是理论和算法的制高点。这里收集的研究项目，是热度较高和相对成熟的，基本上可以涵盖这些领域，而且因为开源，让所有人都有机会参与，一窥机器人技术的奥秘。
1、三维打印
可以进行数字化模型设计，并通过3D打印机快速输出原型，进行验证和测试。
1.1 三维快速建模软件－OpenSCAD，简单、灵活，可输出STL。
编译版本下载： http://www.openscad.org ,源码：https://github.com/openscad/
1.2 三维精细建模软件－OpenBlender，高级渲染和模拟动画，3D打印。
编译版本下载：http://www.blender.org ，源码下载编译见站内说明。
1.3 三维模型切片和打印机驱动－Cura，由Ultimaker开发，大名鼎鼎。
编译版本下载：http://www.ultimaker.com/ 源码 https://github.com/Ultimaker/Cura
2、虚拟现实
虚拟现实软件主要提供显示、仿真、控制等操作。除了OpenGL三维图形绘制语言、OpenCL并行计算语言之外，其它的如Mesa/Ogre/OSG(Open Scene Graph)等开源三维引擎，还有NVidia和AMD提供的三维驱动和控制软件（部分已开源），以及立体显示、增强现实和Oculus头盔\Hololens增强现实眼镜等等软硬件一体化设备。
2.1 Oculus
2.2 Hololens
3、三维重建
3.1 OpenNI
3.2 Kinnect
3.3 点云处理
点云PCS，http://pointclouds.org/
Apple
4、计算视觉
4.1 OpenCV
4.2 OpenSLAM
4.3 GMapping
4.4 RoboMap
5、电子平台
Linaro
96Board
6、机器人平台
ROS
7、机器学习平台
Spark
TensorFlow
8、其它资料
参考文献
8.1. http://www-personal.acfr.usyd.edu.au/nebot/victoria_park.htm 经典数据库
8.2. http://babel.isa.uma.es/mrpt/index.php/Main_Page 2008年开始陆续出现了一些好文章.
8.3. http://cres.usc.edu/radishrepository/view-all.php 包含了大量的用于验证SLAM算法的数据.
8.4. http://robots.stanford.edu/papers.html Standford 研究团队
8.5. 研究SLAM网站和有用站点-sourcecode+测试数据
几个牛人
1. Tim Beily 及所在的 悉尼大学一些研究者。
2.Giorgio Grisetti; Cyrill Stachniss; Wolfram Burgard; (GridMapping 算法及概率机器人一书作者)
3. 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。
4. Austin Eliazar; Ronald Parr; (DP-SLAM创始者,从文章到数据,程序都公开的牛人)。
5. 以 Jose Neira和Jose luis Blanco为代表的一批西班牙学者。
6。 Andrew Davison 视觉SLAM 领域的权威。另外现在的利用飞机采集数据，研究SLAM是目前的一个热点。最近几年，理论上的突破已经很有限。大量研究者开始转向视觉SLAM。代表人物牛津大学的Andrew Davison （http://www.doc.ic.ac.uk/~ajd/）。
7. http://www.isa.uma.es/C13/jlblanco/default.aspx 西班牙的博士生.编程能力极强. 另外Jose Neira带领的团队也比较猛。
8. http://cml.mit.edu/~jleonard/ 麻省理工的一个团队，参加了DARPA的智能车挑战赛。目前主要从事水下SLAM的研究。
来源：oschina
链接：https://my.oschina.net/u/2306127/blog/548032