-
学习时长
8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/及时批改评优
课程价格：
￥999.00
剩余名额：
1个
立即报名
支持花呗分期
- 第1章: 课程介绍
- 第1节: 课程介绍
- 任务1-1： 【课件】L0 课程概述.pdf
- 任务1-2： 【视频】课程概述 29:54
- 任务1-3： 【数据集】课程数据下载.txt
- 任务1-4： 【作业环境】Courseware.zip
- 第2章: 3D激光里程计 I
- 第1节: 激光雷达工作原理及课程框架
- 任务2-1： 【课件】第一章 3D激光里程计Ⅰ
- 任务2-2： 【视频】激光雷达工作原理及课程框架 08:13
- 任务2-3： 【视频】激光雷达点云采集原理 03:48
- 第2节: 基于SVD的ICP
- 任务3： 【视频】基于SVD的ICP 31:44
- 第3节: 基于优化的ICP
- 任务4： 【视频】基于优化的ICP 26:17
- 第4节: NDT
- 任务5： 【视频】NDT 16:11
- 第5节: 畸变补偿
- 任务6： 【视频】畸变补偿 21:23
- 第6节: 基于KITTI数据集的实现
- 任务7： 【视频】基于kitti的实现 08:56
- 第7节: 作业
- 任务8： 【作业】第二章
- 第3章: 3D激光里程计 II
- 第1节: 基于特征的激光里程计：点云线面特征提取、基于线面特征的位姿优化
- 第2节: 相关开源介绍：ALOAM、 FLOAM 理论及代码讲解
- 第3节: 基于KITTI数据集的实现
- 第4章: 点云地图构建及基于地图的定位
- 第1节: 点云地图构建：基于回环的误差修正原理、基于先验观测的误差修正原理、建图流程及代码实现
- 第2节: LEGO_LOAM 代码讲解
- 第3节: 基于点云地图的定位：位姿初始化、地图动态加载、定位流程及代码实现
- 第5章: 惯性导航原理及误差分析
- 第1节: 惯性技术简介
- 第2节: IMU误差分析及处理：随机误差理论分析&allan方差分析及实现
- 第3节: 内参标定：内参模型、基于转台的标定方法&不依赖转台的标定方法
- 第4节: 惯性导航解算方法：三维运动描述基础知识&惯性导航解算方法推导
- 第6章: 基于滤波的融合方法
- 第1节: 滤波器推导：KF/EKF/UKF 模型推导&PF基本原理介绍
- 第2节: 基于误差状态的融合方法(ESKF)：IMU位置、速度、姿态误差模型推导&ESKF推导
- 第3节: 基于滤波的融合实现：基于IMU和点云地图的融合原理&基于KITTI数据集的融合实现
- 第7章: 基于图优化的建图方法
- 第1节: 预积分原理：基于IMU的预积分模型、基于编码器的预积分模型&基于预积分的优化方法
- 第2节: 基于KITTI的实现：KITTI中基于预积分建图方法
- 第3节: 相关开源介绍：LIO-SAM 原理及代码讲解
- 第8章: 基于图优化的定位方法
- 第1节: 滑动窗口方法：原理及模型&边缘化原理推导
- 第2节: 相关开源介绍：lio-mapping 理论及代码讲解
- 第3节: 基于KITTI的实现：KITTI点云地图中基于图优化定位方法
- 第9章: 多传感器时空标定(综述)
- 第1节: 内参标定：雷达/相机/编码器等内参标定
- 第2节: 外参标定：基于共视特征的联合标定、基于融合的在线标定&手眼标定方法
- 第3节: 时间标定：基于离散时间的标定&基于连续时间的标定
深蓝学院
