视觉SLAM-无人驾驶实战课程

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视觉SLAM-无人驾驶实战链接: https://pan.baidu.com/s/1iDNbHE_8sskNLRL2tNTiQA 提取码: nxjt

通过本课程的学习，学员将会收获：

1. 帮助学员系统性的掌握基于视觉和激光SLAM的基本概念、基本原理和机器人、AR/VR之间的知识链接

2. 了解如何进行跟踪、定位、构图，并且给出一个新的应用场景如何利用现有的技术进行嫁接

3. 了解国内外经典的开源项目以及应用场景和优缺点

4. 实践与理论结合，快速积累基本的项目经验

课程大纲：

第一课：SLAM概论和架构   

1. 从机器人的体系结构讨论SLAM的提出和发展

2. 滤波器是什么，谁真正的推动了SLAM？

3. SLAM的新突破-图优化

4. SLAM的完整知识体系结构介绍，基于Linux和ROS进行SLAM的进行本课程学习

5. ROS 基础：RGB-D点云示例

第二课：SLAM基本理论一：坐标系、刚体运动和李群   1. SLAM的数学表达

2. 欧式坐标系和刚体姿态表示

3. 李群和李代数

4.实例：Eigen和Sophus在滤波器上的应用

第三课：SLAM基本理论二：从贝叶斯开始学滤波器 1. 随机状态和估计

2. 卡尔曼滤波器

3. 扩展卡尔曼滤波器和SLAM

4. 粒子滤波器和SLAM

5. 实例：基于卡尔曼滤波器的SLAM实例 第四课：SLAM基本理论三：图优化 1. 从滤波器的痛来谈图优化

2.Covisibility Graph和最小二乘

3. 浅谈Marginlization

4. 实例：G2O图优化实战 第五课：SLAM的传感器 1. SLAM传感器综述2. 视觉类传感器（单目、双目和RGBD相机）a. 相机模型和标定b. 特征提取和匹配3. 主动类传感器-- 激光

a.激光模型和不同激光特性

b.激光特征和匹配

4. 实例：

a. 特征提取和立体视觉的深度结算；

b. 激光数据的基本处理 第六课：视觉里程计和回路检测

1. 视觉里程计的综述

2. 基于特征法的视觉里程计：PNP

3.基于直接法的视觉里程计：Photometric Error

4. 基于立体视觉法的: ICP

5. 基于词袋模型的回路检测

6. 实例：

a. PNP位姿估计

b. 直接法位姿估计

c. 回路检测 第七课：激光里程计和回路检测

1. 激光里程计简介

2. 激光里程计算法LOAM和VLOAM简单介绍

3. 激光回路检测的特殊性和主要难点

4. 伯克利的BLAM和谷歌Cartographer中回路检测的核心思路介绍

5. 实例: LOAM, Cartographer测试

第八课：地图以及无人驾驶系统

1. SLAM中的不同地图系统介绍

2. 高精度地图介绍

3. 语义地图介绍

4. 拓扑地图介绍

5. 实例：粒子滤波定位实现

第九课：视觉和无人机、室内辅助导航和AR/VR

1. 视觉SLAM的整体重述和实战

2. SLAM、无人机和状态机

3. Google Tango 和盲人导航

4. SLAM的小刺激：AR/VR

5. 实例：视觉SLAM的AR实例

第十课：深度学习和SLAM 1. SLAM的过去、现在和未来

2.长航程SLAM的可能性

3.单目深度估计和分割和场景语义

4. 动态避障

5. 新的特征表达

6. 课程总结

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关键词：视觉SLAM 机器学习 人工智能 无人驾驶

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