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  • 1: 手写vio第七期 开课仪式.pdf
  • 第1章: 概述与课程介绍
  • 第1节: 课程介绍与VIO概述
  • 2-1: 【课件】概述与课程介绍.pdf
  • 2-2: 【视频】课程与内容提要 17:11
  • 第2节: VIO 概述
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  • 第3节: 数学基础知识回顾
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  • 第4节: 作业
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  • 第2章: IMU传感器
  • 第1节: 旋转运动学
  • 6-1: 【课件】IMU传感器.pdf
  • 6-2: 【视频】旋转运动学 24:48
  • 第2节: IMU 测量模型及运动模型:MEMS 加速度计&MEMS 陀螺工作原理
  • 7: 【视频】IMU 测量模型及运动模型 17:02
  • 第3节: IMU 误差模型:确定性误差、随机误差&IMU 数学模型
  • 8: 【视频】 IMU 误差模型 46:35
  • 第4节: 运动模型离散时间处理:欧拉法&中值法
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  • 第5节: IMU 数据仿真
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  • 第6节: 作业
  • 11: 【作业】第二章
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  • 13-1: vio第二章优秀作业讲评文件--余里.pdf
  • 13-2: vio第二章优秀作业讲评--余里.pdf
  • 第3章: 基于优化的 IMU 与视觉信息融合
  • 14: 【课件】L3BundleAdjustment.pdf
  • 第1节: 基于Bundle Adjustment的VIO融合
  • 15: 【视频】基于Bundle Adjustment的VIO融合 14:03
  • 第2节: 最小二乘问题的求解
  • 16: 【视频】最小二乘问题求解 59:07
  • 第3节: VIO 残差函数的构建
  • 17: 【视频】VIO残差函数的构建 76:57
  • 第4节: 误差Jacobian推导:视觉重投影残差的Jacobian&IMU 预积分残差的雅克比
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  • 第5节: 作业
  • 19: 【作业】第三章
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  • 第4章: 基于滑动窗口算法的VIO 系统:可观性和一致性
  • 第1节: 从高斯分布到信息矩阵
  • 22-1: 【课件】SlidingWindow.pdf
  • 22-2: 【视频】从高斯分布到信息矩阵 32:50
  • 第2节: 舒尔补应用:边际概率, 条件概率
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  • 第3节: 滑动窗口算法: 图优化基础、 基于边际概率的滑动窗口算法
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  • 第4节: 滑动窗口中的FEJ 算法
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  • 第5节: 作业
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  • 第1节: 非线性最小二乘求解
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  • 第2节: VIO和其他传感器融合
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  • 第1节: 大作业
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