• 学习时长

    9周/建议每周8个小时

  • 答疑服务

    专属微信答疑群/讲师助教均参与

  • 作业批改

    每章节设计作业/助教及时批改评优

  • 任务1: 开课仪式内容
  • 任务2: 助教分组结果-视觉SLAM九期.xlsx
  • 第1章: 概述与预备知识
  • 第1节: 课程内容提要与预备知识
  • 任务3-1: 【课件】概述与预备知识.pdf
  • 任务3-2: 【视频】概述与预备知识 76:30
  • 第2节: Linux下的C++编程基础
  • 任务4: 【视频】实践 43:19
  • 第3节: 作业
  • 任务5-1: 【作业】第一章
  • 任务5-2: 第一章作业思路提示-汪正涛助教.pdf
  • 任务5-3: 第一章作业讲评-肖映彩同学.pdf
  • 第2章: 三维空间的刚体运动
  • 第1节: 理论:三维空间的刚体运动
  • 任务6-1: 【课件】L2.pdf
  • 任务6-2: 【视频】三维空间的刚体运动 74:08
  • 第2节: 实践演示:三维空间的刚体运动
  • 任务7: 【视频】实践演示 32:16
  • 第3节: 作业
  • 任务8-1: 【作业】第二章
  • 任务8-2: 第二章作业思路提示-姚辰武助教.pdf
  • 第3章: 李群与李代数
  • 第1节: 李群与李代数
  • 任务9-1: 【课件】L3.pdf
  • 任务9-2: 【视频】李群与李代数 70:06
  • 任务9-3: 【实践】李群与李代数 10:27
  • 第2节: 实践作业
  • 任务10: 【作业】第三章
  • 第4章: 相机模型与非线性优化
  • 第1节: 针孔相机模型与图像
  • 第2节: 实践:OpenCV/RGBD图像拼接
  • 第3节: 批量状态估计问题
  • 第4节: 非线性最小二乘法
  • 第5节: 实践:Ceres和g2o
  • 第5章: 特征点法视觉里程计
  • 第1节: 特征点提取与匹配
  • 第2节: 2D-2D 对极几何
  • 第3节: 3D-2D PnP
  • 第4节: 3D-3D ICP
  • 第5节: 三角化与深度估计
  • 第6节: 实践:ORB特征点、PnP和ICP
  • 第7章: 后端优化
  • 第1节: 递归方法
  • 第2节: 批量方法
  • 第3节: Pose Graph
  • 第4节: 实践:g2o/Ceres实现的Bundle Adjustment& Pose Graph

 

相关推荐

智能机器人 定位与建图 高级