• 学习时长

    11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

  • 课程有效期

    一年/告别拖延,温故知新

*课程已报满,可预约下一期

  • 1: 多传感器融合定位第七期开课仪式.
  • 2: 多传感器融合定位课程的学习经验与建议——助教赵浩武
  • 3: 多传感器融合定位课程的学习经验与建议——助教朱贞欣
  • 第1章: 概述
  • 4: 多传感器融合定位-第1讲 V2.pdf
  • 第1节: 课程概述
  • 5: 【视频】课程概述
  • 第2节: 【作业】环境搭建
  • 6-1: 【作业】第一章
  • 6-2: 课程数据集.txt
  • 6-3: 【环境代码】01-introduction
  • 7: 第一章作业思路讲解-助教 朱贞欣
  • 第2章: 3D激光里程计 I
  • 8: 【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
  • 9: 【视频】激光雷达工作原理及课程框架
  • 第2节: 基于SVD的ICP
  • 10: 【视频】基于SVD的ICP
  • 第3节: 基于优化的ICP
  • 11: 【视频】基于优化的ICP
  • 第4节: NDT理论讲解
  • 12: 【视频】NDT理论讲解
  • 第5节: 点云畸变补偿方法
  • 13: 【视频】畸变补偿
  • 第6节: 基于KITTI数据集的实现
  • 14: 【视频】基于kitti的实现
  • 第7节: 作业
  • 15-1: 【作业】第2章
  • 15-2: 【代码框架】02-lidar-odometry-basic.zip
  • 第3章: 3D激光里程计 II
  • 16: 【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
  • 17: 【视频】线面特征几何基础
  • 第2节: 点云线面特征提取
  • 18: 【视频】点云线面特征提取
  • 第3节: 基于线面特征的位姿优化
  • 19: 【视频】基于线面特征的位姿变化
  • 第4节: 位姿优化代码实现
  • 20: 【视频】位姿优化代码实现
  • 第5节: 开源里程计
  • 21: 【视频】开源里程计
  • 第6节: 作业
  • 22-1: 【视频】作业
  • 22-2: 【作业】第3章
  • 22-3: 【代码框架】03-lidar-odometry-advanced.zip
  • 第5章: 惯性导航原理及误差分析
  • 第1节: 本节内容介绍
  • 第2节: 惯性技术简介
  • 第3节: 惯性器件误差分析及处理
  • 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
  • 第5节: 惯性器件温补
  • 第6节: 作业
  • 第9章: 基于图优化的建图方法
  • 第1节: 基于预积分的优化流程
  • 第2节: 预积分模型
  • 第3节: 预积分在优化中的使用
  • 第4节: 典型方案介绍
  • 第5节: 基于编码器的预积分
  • 第6节: 作业

相关推荐

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》