多模态融合 SLAM 的门槛较高,在需要视觉 SLAM 与激光 SLAM 的基础之外,还会遇到不同模态测量的融合,不同传感器的时间同步,多传感器的外参标定,多传感器异常检测等问题,使得各位同学做这块的时候遇到诸多障碍。因此我们联合机器人学国家重点实验室的博士大佬推出这门课程,从理论和代码实现两个方面对激光雷达-视觉IMU-GPS 融合的 SLAM 算法框架和技术难点进行讲解,并且博士大佬会根据自己多年的机器人工程经验,向大家讲解在实际机器人应用中多模态融合的方法和技巧。
3.9 ORB-SLAM3理论基础+关键技术详解
3.8 视觉-惯性SLAM:VINS-Fusion原理精讲
视觉-惯性SLAM所涉及的理论深度较深、覆盖面广,并对工程实践能力要求也较高,新手自学时相对比较困难。当下虽然有很多丰富的理论资料和优秀的相关开源项目,但是许多童鞋面对海量的理论资料、复杂的开源项目时可能无从下手,前期学习曲线过于陡峭,不得不放弃继续深入。为此,我们推出了《视觉-惯性SLAM的入门与实践》课程,结合VINS-Fusion 源码,系统地对视觉-惯性 SLAM 的基础理论知识进行梳理。整套课程由一线算法工程师教授,从基础理论到代码剖析,保姆级教学,助力学员一步步从小白成长为大牛。