从零手写VIO-实现更可靠的定位方案
3D视觉工坊
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2022-05-28 08:16
视觉与IMU融合优势具体表现在:
· 可以借助IMU较高的采样频率,进而提高系统的输出频率。
· 提高视觉的鲁棒性,如视觉SLAM因为某些运动或场景出现的错误结果。
· 可以有效的消除IMU的积分漂移。
· 能够校正IMU的Bias。
· 单目与IMU的融合可以有效解决单目尺度不可观测的问题。
· 可以应对快速的运动变化,相机在快速运动过程中会出现运动模糊。
课程课程重点讲解了预积分、滑动窗口滤波算法、边缘化、优化等重要原理和过程,抓住VIO的主线详细介绍了系统各个模块的内容,帮助伙伴们高效学习,透彻理解原理并实现应用落地。
课程讲师
课程大纲
实践项目(部分)
本门课程采用理论与实践相结合的教学方式,每章节后都有实践项目,让大家将课上所学知识,即学即用,通过亲自动手实践达到灵活掌握,融会贯通的效果。
学后收获
1. 学习过程中一步一步推导公式,打下扎实的数学基础;
2. 通过学习视觉和IMU的信息融合,掌握基于图优化的多传感器信息融合框架;
3. 通过手写后端优化器,理清SLAM后端的每个细节,加深对优化的理解,为以后工作中移植、加速或改进自有的SLAM系统提供技术支持;
还能收获
2. 企业认可的证书
课程服务
讲师&助教及时答疑解惑,班主任全程带班督学,帮你克服拖延,不断进步。
助教1V1批改作业,并在班会中进行讲评和指导;在班会中,学习更多技巧;在交流中收获更多思路。
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