• 学习时长

    24周左右/建议每周学习8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1V1批改评优

  • 1: 视觉slam基础与vio进阶 第一期开课仪式.pdf
  • 第1章: 视觉SLAM概述与预备知识
  • 第1节: 课程内容提要与预备知识
  • 2-1: 【课件】视觉SLAM第1讲:概述与预备知识.pdf
  • 2-2: 【视频】概述与预备知识
  • 第2节: Linux下的C++编程基础
  • 3: 【视频】实践
  • 第3节: 作业
  • 4: 【作业】视觉slam第一章
  • 5: 第一章作业思路讲解--助教陈钦汉.pdf
  • 6: 第一章优秀作业分享--张毅Roy.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
  • 7-1: 【课件】SLAM理论与实践第二章.pdf
  • 7-2: 【视频】三维空间的刚体运动
  • 第2节: 实践演示:三维空间的刚体运动
  • 8: 【视频】实践演示
  • 第3节: 作业
  • 9: 【作业】第二章
  • 10: 第二章思路分析--助教韩爽.pdf
  • 11: 第二章优秀作业分享_Jindong_Shi.pdf
  • 第3章: 李群与李代数
  • 第1节: 李群与李代数
  • 12-1: 【课件】SLAM基础与VIO进阶第三次课.pdf
  • 12-2: 【视频】李群与李代数
  • 12-3: 【实践】李群与李代数
  • 第2节: 作业实践
  • 13: 【作业】slam第三章
  • 14: 第三章作业思路提示--助教陈钦汉
  • 15: 第三章优秀作业分享-pingsheng_zhang.pdf
  • 第4章: 相机模型与非线性优化
  • 第1节: 相机模型与非线性优化
  • 16-1: 【课件】SLAM理论与实践第四次课.pdf
  • 16-2: 【视频】相机模型与非线性优化
  • 16-3: 【实践】相机模型与非线性优化
  • 第2节: 作业
  • 17: 【作业】第四章
  • 18: 第四章作业思路讲解--助教韩爽.pdf
  • 19: 第四章优秀作业分享--土豆猪肉啤酒.pdf
  • 第5章: 特征点法视觉里程计
  • 第1节: 特征点法视觉里程计
  • 20-1: 【课件】SLAM理论与实践第五次课.pdf
  • 20-2: 【视频】理论:特征点法视觉里程计
  • 20-3: 【视频】实践:特征点法视觉里程计
  • 第2节: 作业
  • 21: 【作业】第五章
  • 22-1: 陈钦汉助教-第五章作业思路提示.pdf
  • 22-2: 【视频】陈钦汉助教-第五章作业思路讲解
  • 23: 第五章作业分享--ros_slam.pdf
  • 第6章: 直接法视觉里程计
  • 第1节: 光流法和直接法
  • 24-1: 【课件】SLAM理论与实践第六次课.pdf
  • 24-2: 【理论】直接法视觉里程计
  • 24-3: 【实践】直接法视觉里程计
  • 第2节: 实践:LK光流&RGB-D直接法
  • 25: 【作业】slam基础第六章
  • 26: 【视频】第六章作业讲解--助教韩爽
  • 第3节: 第六章优秀作业分享讲评
  • 27-1: 第6章优秀作业分享讲评--feldtheorie.pdf
  • 27-2: 【视频】1. 光流法文献综述
  • 27-3: 【视频】2. 光流法代码说明
  • 27-4: 【视频】3. 单层直接法的推导
  • 27-5: 【视频】4. 直接法代码说明
  • 第7章: 后端优化
  • 第1节: 后端优化
  • 28-1: 【课件】SLAM理论与实践第七次课.pdf
  • 28-2: 【视频】后端优化
  • 第2节: 实践作业
  • 29: 【作业】slam基础部分第七章
  • 30-1: 第七章作业分析资料--助教陈钦汉.pdf
  • 30-2: 【视频】第七章作业思路讲解--助教陈钦汉
  • 第3节: 第七章优秀作业分享讲解--David.Cheng
  • 31-1: 第七章优秀作业分享--David.Cheng.pdf
  • 31-2: 【视频】问答题分享
  • 32: 【视频】代码题分享
  • 第8章: 回环检测
  • 33: 【课件】SLAM理论与实践第八次课.pdf
  • 第1节: 回环检测
  • 34-1: 【视频】回环检测理论
  • 34-2: 【视频】回环检测实践
  • 第9章: 【SLAM项目作业】Project 实现完整的SLAM系统
  • 35: 【project】大作业
  • 第1节: 大作业讲解示例
  • 36-1: 大作业第1题讲评.pdf
  • 36-2: 【视频】大作业第二题讲解
  • 36-3: 大作业第二题讲解.pdf
  • 36-4: 大作业-第三题讲解.pdf
  • 36-5: 大作业第四题讲解.zip
  • 37: 大作业第5题讲评.pdf
  • 第11章: IMU 传感器
  • 第1节: 旋转运动学
  • 第2节: IMU 测量模型及运动模型
  • 第3节: IMU 误差模型
  • 第4节: 运动模型离散时间处理
  • 第5节: IMU 数据仿真
  • 第12章: 基于优化的IMU 与视觉信息融合
  • 第1节: 基于Bundle Adjustment 的VIO 融合
  • 第2节: 最小二乘问题的求解:基础:最速下降法,牛顿法;进阶:高斯牛顿法,LM 算法的具体实现;终极:鲁棒核函数的实现
  • 第3节: VIO 残差函数的构建:视觉重投影误差&预积分模型由来及意义&预积分量方差的计算
  • 第4节: 残差Jacobian 的推导
  • 第15章: 视觉前端
  • 第1节: 前端特征的提取与匹配:特征提取以及outlier剔除&主流框架前端介绍
  • 第2节: 相机姿态估计:特征点的三⻆化 & 姿态估计
  • 第3节: 前端代码实现:代码介绍&光流跟踪、关键帧选取等工程策略
  • 第16章: VINS系统构建
  • 第1节: VINS初始化:初始化状态量和原理、VINS-mono初始化公式推导、其他标定或者初始化方法推荐及介绍
  • 第2节: VINS系统的构建及算法流程
  • 第3节: 课程知识回顾与展望:课程知识回顾&视觉与轮速计、激光等传感器融合
  • 第17章: 相机和IMU时间戳同步
  • 第1节: 基于视觉特征匀速运动模型的时间戳标定算法
  • 第2节: 基于相机轨迹匀速运动模型的时间戳标定算法
  • 第3节: 算法对比总结

相关推荐

智能机器人 定位与建图 高级
计算机视觉 智能机器人 定位与建图 基础
智能机器人 定位与建图 基础

未注册验证后自动登录,注册/登录则视为同意

《服务协议》《隐私协议》

请完善资料,让我们更好的为您服务!

+86  (手机号已绑定)

未注册验证后自动登录,注册/登录则视为同意

《服务协议》《隐私协议》

请选择自己感兴趣的领域

智能语音

三维视觉

计算机视觉

移动机器人

推荐系统

工业机器人

知识图谱

深度学习

自然语言处理