• 学习时长

    8周左右/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

  • 课程有效期

    一年/告别拖延,温故知新

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优惠名额仅剩: 10个

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支持花呗分期

  • 第2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:MEMS 加速度计&MEMS 陀螺工作原理
  • 第3节: IMU 误差模型:确定性误差、随机误差&IMU 数学模型
  • 第4节: 运动模型离散时间处理:欧拉法&中值法
  • 第5节: IMU 数据仿真
  • 第6节: 作业
  • 第3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
  • 第3节: VIO 残差函数的构建
  • 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
  • 第5节: 作业
  • 第6章: 视觉前端
  • 第1节: 前端的工作
  • 第2节: 特征点提取、匹配和光流
  • 第3节: 关键帧与三角化
  • 第4节: 实践作业
  • 第7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: 实践:代码讲解
  • 第3节: 实践:作业
  • 第8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
  • 第4节: 作业

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