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SLAM理论与实践系列视频课程

课程目标: SLAM ,即时定位与地图构建,被很多学者认为是实现真正全自主移动机器人的关键。能...

4.3分 共8课时 共10小时43分钟 更新时间: 30天前

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课程介绍

课程大纲

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课程目标
SLAM ,即时定位与地图构建,被很多学者认为是实现真正全自主移动机器人的关键。能**地回答以下一系列问题:我刚才在哪里,现在在哪里?我看到了什么,现在看到的和之前看到的有哪些异同?我过去的行走轨迹是什么?我现在看到的世界是什么样子,和过去相比有怎样的变化等等。
适用人群
对SLAM感兴趣的人;
课程简介
  • 1. 概述与预备知识

    1.1 课程内容提要与预备知识 1.2 SLAM是什么 1.3 视觉SLAM数学表述与框架 1.4 Linux下的C++编程基础 1.5 实践:Hello SLAM

  • 2. 三维空间的刚体运动

    2.1 点与坐标系 2.2 旋转矩阵 2.3 旋转向量与欧拉角 2.4 四元数 2.5 相似、仿射和射影变换 2.6 实践:Eigen矩阵运算 2.7 实践:Eigen几何模块

  • 3. 李群与李代数

    3.1 群 3.2 李群与李代数 3.3 指数与对数映射 3.4 李代数求导与扰动模型 3.5 实践:Sophus李代数运算

  • 4. 相机模型与非线性优化

    4.1 针孔相机模型与畸变 4.2 图像的组成 4.3 从状态估计到最小二乘 4.4 非线性优化与最小二乘法 4.5 实践:Ceres曲线拟合 4.6 实践:g2o曲线拟合

  • 5. 特征点法视觉里程计

    5.1 特征点的提取与匹配 5.2 对极几何 5.3 三角测量 5.4 3D-2D:PnP 5.5 3D-3D:ICP 5.6 实践:ORB特征点 5.7 实践:PnP 5.8 实践:ICP

  • 6. 直接法视觉里程计

    6.1 直接法的引出 6.2 光流 6.3 直接法 6.4 实践:LK光流 6.5 实践:RGB-D直接法

  • 7. 后端优化

    7.1 滤波器 7.2 Bundle Adjustment与图优化 7.3 Pose Graph 7.4 Factor Graph 7.5 实践:g2o/Ceres实现的Bundle Adjustment 7.6 实践:Pose Graph

  • 8. 回环检测

    8.1 概述 8.2 词袋模型 8.3 实践:建立字典以计算图像间相似性 8.4 课程小结

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    讲师介绍

    高翔

    高翔

    讲师评分:4.3

    慕尼黑工业大学博士后,清华大学自动化系博士,长期从事SLAM研究,畅销书《视觉SLAM十四讲:从理论到实践》作者,曾在国际知名期刊发表多篇论文。

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