视觉SLAM理论与实践(第三期)
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  • 学习人数
  • 永久有效
  • 351
  • 承诺服务
  • 课程满意度
课程价格 ¥499.00

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课程介绍

SLAM (simultaneous localization and mapping), 即时定位与地图构建,被很多学者认为是实现真正全自主移动机器人的关键。当下,SLAM正在AR、机器人、无人机、无人驾驶等领域火速入侵,用夸张点的说法,就像移动互联网时代的手机地图定位一样,只要是跟位置相关的生意,谁抛弃了这张地图,谁将抛弃了自己的未来。

应广大SLAM爱好者的强烈要求,深蓝学院与《视觉SLAM十四讲》作者高翔博士商议,推出第三期『SLAM理论与实践』在线课程。第一期课程开课至今,受到学员们的普遍好评,高翔博士近乎手把手的教学方式,让学员们收获颇丰,每次课程后的习题以及参考资料,不仅扩宽了学员的知识面,更进一步加深了对知识的理解。

 

讲师简介

高翔,慕尼黑工业大学博士后,清华大学自动化系博士,长期从事SLAM(simultaneous localization and mapping,即时定位与地图构建)的研究,主要包括机器人中的视觉SLAM技术、机器学习与SLAM的结合。主编畅销书《视觉SLAM十四讲:从理论到实践》,在国际知名期刊IEEE Transactions on Mechatronics、Robotics and Autonomous Systems、Autonomous Robots等发表论文数篇。

 

课程内容

1. 概述与预备知识
    1.1  课程内容提要与预备知识
    1.2  SLAM是什么
    1.3  视觉SLAM数学表述与框架
    1.4  Linux下的C++编程基础
    1.5  实践:Hello SLAM
2. 三维空间的刚体运动
    2.1 点与坐标系
    2.2 旋转矩阵
    2.3 旋转向量与欧拉角
    2.4 四元数
    2.5 相似、仿射和射影变换
    2.6 实践:Eigen矩阵运算
    2.7 实践:Eigen几何模块
3. 李群与李代数
    3.1 群
    3.2 李群与李代数
    3.3 指数与对数映射
    3.4 李代数求导与扰动模型
    3.5 实践:Sophus李代数运算
4. 相机模型与非线性优化
    4.1 针孔相机模型与畸变
    4.2 图像的组成
    4.3 从状态估计到最小二乘
    4.4 非线性优化与最小二乘法
    4.5 实践:Ceres曲线拟合
    4.6 实践:g2o曲线拟合
5. 特征点法视觉里程计
    5.1 特征点的提取与匹配
    5.2 对极几何
    5.3 三角测量
    5.4 3D-2D:PnP
    5.5 3D-3D:ICP
    5.6 实践:ORB特征点
    5.7 实践:PnP
    5.8 实践:ICP
6. 直接法视觉里程计
    6.1 直接法的引出
    6.2 光流
    6.3 直接法
    6.4 实践:LK光流
    6.5 实践:RGB-D直接法
7. 后端优化
    7.1 滤波器
    7.2 Bundle Adjustment与图优化
    7.3 Pose Graph
    7.4 Factor Graph
    7.5 实践:g2o/Ceres实现的Bundle Adjustment
    7.6 实践:Pose Graph
8. 回环检测
    8.1 概述
    8.2 词袋模型
    8.3 实践:建立字典以计算图像间相似性
    8.4 课程小结
9. Project:实现完整的SLAM系统
    9.1 大作业

10. 作业答疑课

 

悉见科技”奖学金

    1、奖励对象:

                获得课程优秀学员的称号,且通过悉见科技小作业测试的课程学员;

    2、奖励金额:

                2000元/人;

    3、奖励名额:

                5名;

    4、以上学员若成功加入悉见科技公司实习或全职工作后,再额外奖励1000元。

 

报名方式

 

优秀学员

   1、课程学习结束,根据每次作业的分数,评选优秀学员;

   2、优秀学员获得深蓝学院颁发的学习证书; 

   3、优秀学员可推荐至百度智能驾驶事业群、Momenta、地平线、图森未来、速感科技等企业实习或者就业。

 

先修课程及前期准备

   1、先修课程:

     高等数学、线性代数(矩阵论)、概率论、C++、Linux

   2、参考书籍:

   《视觉SLAM十四讲:从理论到实践》

   3、设备要求:

准备一台带摄像头的电脑即可

 

推荐企业

 

作业提交

   1、提交时间:

           1-5讲作业:2018年7月1日晚24:00截止;
           6-7讲作业:2018年7月23日晚24:00截止;
           大作业:2018年9月2日晚24:00截止;

   2、提交形式:
           每一讲作业务必保存成一个压缩包,命名为“
深蓝学院用户名+SLAM+第几讲作业”,以邮件附件百度网盘链接的形式发送,请勿以onedrive链接等需要科学上网才能下载的形式发送,否则作业不予统计!

   3、提交邮箱:

            shenlancollege@163.com

授课教师

博士后

关于课程

开课时间

2018年5月20日-7月8日,每周日晚上7点-9点进行授课;

 

学习方式

1、课程的课件、代码及其它学习资料将于每周五晚上 7 点之前更新,便于课前预习;课程视频将于每周日晚上7点更新,一年之内可以随时看回放; 

2、每一讲均布置作业,由讲师和助教批改并公布作业完成情况;

3、报名课程后将加入微信答疑群,与讲师直接沟通,实时答疑;

4、如需缓存视频,可下载深蓝学院安卓版APP或IOS版APP;

5、请同学们留出 4 个小时左右的时间用于课程习题,以更好的吸收课程知识。