• 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

  • 课程有效期

    二年/告别拖延,温故知新

限时特价: 1299
优惠名额仅剩: 1个

原价: ¥1399.00

  • 第7章: 后端优化
  • 第1节: 后端优化
  • 第2节: 实践作业
  • 第3节: 第七章优秀作业分享讲解--David.Cheng
  • 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: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
  • 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15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: 作业
  • 第16章: VINS系统构建
  • 第1节: VINS系统的构建及算法流程:前端模块、初始化模块及后端模块
  • 第2节: 实践:代码讲解
  • 第3节: 作业
  • 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

 

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