小象学院视觉SLAM-无人驾驶

itmsf

本次的SLAM课程主要包括以下三个部分：

1.以快速入门和理解为主，讲解SLAM的基本概念和知识，包括传感器、滤波、刚体的坐标系与运动、李群与李代数。其中传感器主要涉及视觉和激光两部分。视觉部分将介绍相机模型以及底层、中层、高层图像处理。
2.围绕当前研究的热点和重点来解答一下几个问题：SLAM与无人机有什么联系？SLAM与无人驾驶存在那些技术和未知的探索？AR/VR为什么需要凭借SLAM，又可以为我们带来什么？ 我们生活的实践中，SLAM助力盲人导航？
3.以程序示例来进行模块化演示和强化理解，抛开那些所谓的多视几何、随机估计、计算几何等困扰，简化理解，快速找寻兴趣点。不管是从事机器视觉、激光雷达，还是VINS都将在这里找到自己的部分回答。


【课程内容】

01 slam概论和架构
02 slam基本理论一：坐标系、钢体运动和李群
03.SLAM基本理论二：从贝叶斯开始学滤波器
04.slam基本理论三图优化
05.SLAM的传感器
06.视觉历程计和回路检测
07.激光里程计和回路检测
08地图以及无人驾驶系统

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hu7

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