重磅! SLAM从入门到精通系统教程汇总
共 1969字,需浏览 4分钟
· 2021-10-13
3D视觉工坊相继推出了《透彻刨析室内、室外激光SLAM关键算法原理、代码与实战》、《激光-视觉-IMU-GPS融合SLAM算法:理论推导、代码讲解和实战》、《彻底搞懂基于LOAM框架的3D激光SLAM:源码剖析到算法优化》、《彻底搞懂视觉-惯性SLAM:VINS-Fusion原理精讲与源码剖析》四门SLAM精品课程,授课老师均为国内一线大厂算法工程人员和海内外高校博士,所有课程均提供数据和源码!微信扫码加入学习~
透彻刨析室内、室外激光SLAM关键算法原理、代码与实战
![](https://filescdn.proginn.com/32d47664480b3a374a2a98dfd25a2232/f8fe4938d3806e384657a5ca209b1e67.webp)
▲微信扫码可查看、购买、学习课程
激光-视觉-IMU-GPS融合SLAM算法:理论推导、代码讲解和实战
自主导航是机器人与自动驾驶的核心功能,而SLAM技术是实现自主导航的前提与关键。现有的机器人与自动驾驶车辆往往会安装激光雷达,相机,IMU,GPS等多种模态的传感器,而且已有许多优秀的激光SLAM与视觉SLAM算法。但是每种模态的传感器都有其优点和缺点,如相机只能测量2D图像,且容易受光照和夜晚的影响;激光雷达获取的3D点云较为稀疏,而且在长走廊,隧道,以及开阔场景中容易发生退化;GPS测量极易受到环境的干扰;每种模态的传感器只能在适当的环境中发挥积极的作用。因此,我们希望以适当的方式融合多种模态的测量,通过优势互补,使SLAM算法能够在各种挑战性环境下持续输出鲁棒且精确的估计结果。因此无论是学术界还是工业界,多模态融合是未来SLAM发展的必然趋势。
![](https://filescdn.proginn.com/85bd93767c35026ffae3f595f523b308/5022c996120fcf8c7f04f4ce1e2877cb.webp)
▲微信扫码可查看、购买、学习课程
彻底搞懂基于LOAM框架的3D激光SLAM:源码剖析到算法优化
![](https://filescdn.proginn.com/f3f8e231ecec62872ec93d9df54bd8a2/e3e1c5f4d758c9f9f039878adee6ff7a.webp)
▲微信扫码可查看、购买、学习课程
彻底搞懂视觉-惯性SLAM:VINS-Fusion原理精讲与源码剖析
![](https://filescdn.proginn.com/c83a6bd260241f709dc650721ff1ddb1/e669982c7fff3933d4513f4962d7d76a.webp)