2018年最新SLAM无人驾驶零基础到实战高清视频教程完整版 附课件资料 10课

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课程介绍:

本次的SLAM课程主要包括以下三个部分:

1.以快速入门和理解为主,讲解SLAM的基本概念和知识,包括传感器、滤波、刚体的坐标系与运动、李群与李代数。其中传感器主要涉及视觉和激光两部分。视觉部分将介绍相机模型以及底层、中层、高层图像处理。
2.围绕当前研究的热点和重点来解答一下几个问题:SLAM与无人机有什么联系?SLAM与无人驾驶存在那些技术和未知的探索?AR/VR为什么需要凭借SLAM,又可以为我们带来什么? 我们生活的实践中,SLAM助力盲人导航?
3.以程序示例来进行模块化演示和强化理解,抛开那些所谓的多视几何、随机估计、计算几何等困扰,简化理解,快速找寻兴趣点。不管是从事机器视觉、激光雷达,还是VINS都将在这里找到自己的部分回答。

课程目录:

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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    感觉来对了,一起自学吧大数据的课程太全了,无论什么时候都能用的到。
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    发表于 2018-6-5 19:48:32 | 显示全部楼层
    课程不错,谢谢楼主,一起自学吧不愧是专业的大数据学习论坛。
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    楼主发贴辛苦了,谢谢楼主分享!我觉得一起自学吧是注册对了!
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