• 学习时长

    11周/建议每周8个小时

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  • 作业批改

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  • 1: 多传感器融合定位第四期开课仪式.pdf
  • 2: 助教学习经验分享-.pdf
  • 第1章: 概述
  • 3: 【课件】多传感器融合定位-第1讲 V2.pdf
  • 4: 【视频】课程概述
  • 第1节: 【作业】环境搭建
  • 5: 【作业】环境搭建
  • 6: 课程数据集.txt
  • 7: 【环境代码】01-introduction.zip
  • 8-1: 【作业讲解】01-introduction作业思路讲解--YaoGeFAD.pdf
  • 8-2: 【提示包】01-introduction-hints.zip
  • 第2章: 3D激光里程计 I
  • 9: 【课件】多传感器融合定位-第2讲 V1.pdf
  • 第1节: 激光雷达工作原理及课程框架
  • 10-1: 【视频】激光雷达工作原理及课程框架
  • 10-2: 【视频】激光雷达点云采集原理
  • 第2节: 基于SVD的ICP
  • 11: 【视频】基于SVD的ICP
  • 第3节: 基于优化的ICP
  • 12: 【视频】基于优化的ICP
  • 第4节: NDT
  • 13: 【视频】NDT
  • 第5节: 畸变补偿
  • 14: 【视频】畸变补偿
  • 第6节: 基于KITTI数据集的实现
  • 15: 【视频】基于kitti的实现
  • 第7节: 作业
  • 16-1: 【作业】第二章
  • 16-2: 【代码框架】02-lidar-odometry-basic.zip
  • 17-1: 多传感器融合定位与建图第二章思路提示--助教张俊杰.pdf
  • 17-2: 第二章思路--助教张俊杰.zip
  • 18-1: 第一次直播答疑问题收集总结.pdf
  • 18-2: 第一次在线答疑
  • 19-1: 第二章优秀作业分享--陈嘉皓.pdf
  • 19-2: 第二章优秀作业分享文字部分--陈嘉皓.pdf
  • 第3章: 3D激光里程计 II
  • 20: 【课件】多传感器融合定位-第3讲 V1.pdf
  • 第1节: 线面特征几何基础
  • 21: 【视频】线面特征几何基础
  • 第2节: 点云线面特征提取
  • 22: 【视频】点云线面特征提取
  • 第3节: 基于线面特征的位姿优化
  • 23: 【视频】基于线面特征的位姿变化
  • 第4节: 位姿优化代码实现
  • 24: 【视频】位姿优化代码实现
  • 第5节: 开源里程计
  • 25: 【视频】开源里程计
  • 第6节: 作业
  • 26-1: 【视频】作业
  • 26-2: 【作业】第三章
  • 26-3: 【代码框架】03-lidar-odometry-advanced.zip
  • 27: 第三次作业思路-助教张松鹏.pdf
  • 28-1: 第二次线上答疑问题汇总.pdf
  • 28-2: 第二次在线答疑
  • 28-3: 第二次答疑问题补充.pdf
  • 第4章: 点云地图构建及基于地图的定位
  • 29: 【课件】多传感器融合定位-第4讲 V1.pdf
  • 第1节: 整体流程介绍与回环检测
  • 30: 【视频】整体流程介绍与回环检测
  • 第2节: 后端优化
  • 31: 【视频】后端优化
  • 第3节: 点云地图建立
  • 32: 【视频】点云地图建立
  • 第4节: 基于地图的定位
  • 33: 【视频】基于地图的定位
  • 第5节: LeGO-LOAM
  • 34-1: 【视频】LeGO-LOAM
  • 34-2: 【代码讲解】LEGO-LOAM
  • 第6节: 作业
  • 35-1: 【视频】作业
  • 35-2: 【作业】第四章
  • 35-3: 【代码框架】04-mapping-and-matching.zip
  • 36-1: 第三次在线答疑问题.pdf
  • 36-2: 【视频】第三次在线答疑
  • 37: 第四章作业思路提示--助教葛垚.zip
  • 第5章: 惯性导航原理及误差分析
  • 38: 【课件】多传感器融合定位-第5讲 V1.pdf
  • 第1节: 本节内容介绍
  • 39: 【视频】内容概述
  • 第2节: 惯性技术简介
  • 40: 【视频】惯性技术简介
  • 第3节: 惯性器件误差分析及处理
  • 41: 【视频】惯性器件误差分析
  • 第4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
  • 42: 【视频】内参标定
  • 第5节: 惯性器件温补
  • 43: 【视频】惯性器件温补
  • 第6节: 作业
  • 44-1: 【作业】第五章
  • 44-2: 【代码框架】05-imu-calib.zip
  • 45: 第五次作业思路-助教张松鹏.pdf
  • 46-1: 第四次在线答疑问题.pdf
  • 46-2: 【视频】第四次在线答疑
  • 47: 第四、五章优秀作业分享--陈嘉皓.pdf
  • 第6章: 惯性导航解算及误差模型
  • 第1节: 三维运动描述基础知识
  • 48-1: 【课件】多传感器融合定位-第6讲 V1.pdf
  • 48-2: 【视频】三维运动描述基础知识
  • 第2节: 三维运动微分性质
  • 49: 【视频】三维运动微分性质
  • 第3节: 惯性导航解算
  • 50: 【视频】惯性导航解算
  • 第4节: 惯性导航误差分析
  • 51: 【视频】惯性导航误差分析
  • 第5节: 作业
  • 52-1: 【作业】第六章
  • 52-2: 【代码框架】06-imu-navigation.zip
  • 第7章: 基于滤波的融合方法 I
  • 53: 【课件】多传感器融合定位-第7讲 V1.pdf
  • 第1节: 滤波器作用
  • 54: 【视频】滤波器的作用
  • 第2节: 概率基础知识
  • 55: 【视频】概率基础知识
  • 第3节: 滤波器的基本原理
  • 56: 【视频】滤波器基本原理
  • 第4节: 基于滤波器的融合
  • 57: 【视频】基于滤波的融合
  • 第5节: 作业
  • 58-1: 【视频】作业
  • 58-2: 【作业】第7章
  • 58-3: 【代码框架】07-filtering-basic.zip
  • 59: 第6、 7章优秀作业分享--陈梓杰.rar
  • 60-1: 第5次答疑.rar
  • 60-2: 【视频】多传感器融合定位第五次在线答疑
  • 第8章: 基于滤波的融合方法 II
  • 61: 【课件】多传感器融合定位-第8讲 V1.pdf
  • 第1节: 编码器运动模型与标定及基于编码器的滤波
  • 62: 【视频】编码器运动模型及基于编码器的滤波
  • 第2节: 融合运动约束与点云特征的滤波方法
  • 63: 【视频】基于运动约束与点云特征的滤波
  • 第3节: 作业
  • 64-1: 【视频】作业安排
  • 64-2: 【作业】第八章
  • 64-3: 【代码框架】08-filtering-advanced.zip
  • 65-1: 第六次在线答疑问题收集.pdf
  • 65-2: 【视频】第6次在线答疑
  • 66: 【作业讲解】第八章作业思路提示--助教葛垚.zip
  • 第9章: 基于图优化的建图方法
  • 67: 【课件】多传感器融合定位-第9讲 V1.pdf
  • 第1节: 基于预积分的优化流程
  • 68: 【视频】基于预积分的优化流程
  • 第2节: 预积分模型
  • 69: 【视频】预积分模型
  • 第3节: 预积分在优化中的使用
  • 70: 【视频】预积分在优化中的使用
  • 第4节: 典型方案介绍
  • 71-1: 【视频】典型方案介绍
  • 71-2: 典型方案介绍--LIO SAM
  • 第5节: 基于编码器的预积分
  • 72: 【视频】基于编码器的预积分
  • 第6节: 作业
  • 73: 【作业】第九章
  • 74-1: 第九次作业思路分享-助教张松鹏.pdf
  • 74-2: 编码器预积分公式推导-助教张松鹏.pdf
  • 第10章: 基于图优化的定位方法
  • 75: 【课件】多传感器融合定位-第10讲 V1.pdf
  • 第1节: 基于优化的定位简介
  • 76: 【视频】基于优化的定位简介
  • 第2节: 边缘化原理及应用
  • 77: 【视频】边缘化原理及应用
  • 第3节: 基于KITTI的实现原理
  • 78: 【视频】基于kitti的实现原理
  • 第4节: Lio-mapping
  • 79: 【视频】Lio-mapping
  • 第5节: 作业
  • 80-1: 【视频】作业
  • 80-2: 【作业】第十章
  • 81: 第十章作业思路讲解--助教张俊杰.pdf
  • 82-1: 【视频】第七次在线答疑
  • 82-2: 第7次答疑问题及资料合集.rar
  • 第11章: 多传感器时空标定(综述)
  • 83: 【课件】多传感器融合定位-第11讲 V1.pdf
  • 84: 【视频】多传感器时空标定
  • 85-1: 第八次在线答疑问题总结.pdf
  • 85-2: 【视频】多传感器融合定位第8次在线答疑
  • 第12章: 大作业
  • 第1节: 大作业project
  • 86: 【project】大作业
  • 87: 大作业思路提示--助教葛垚.zip

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