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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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