,传感器介绍及分析及激光与视觉SLAM算法框架解析 .多传感器外参标定原埋与代码讲解 .激光-惯性子系统(LIS)代码精读( .激光-视觉-懦性数据融合与优化融合( .LVI-SAM代码实战与评估学习资源代找 wwit1024
自主导航是机器人与自动驾驶的核心功能,而SLAM技术是实现自主导航的前提与关键。现有的机器人与自动驾驶车辆往往会安装激光雷达,相机,IMU,GPS等多种模态的传感器,而且已有许多优秀的激光SLAM与视觉SLAM算法。但是每种模态的传感器都有其优点和缺点,如相机只能测量2D图像,且容易受光照和夜晚的影响;激光雷达获取的3D点云...
即时定位与建图(SLAM)中所涉及到的传感器有相机、激光雷达、IMU、GPS、轮速计等,这些传感器各有各的特点,如何行之有效的将这些传感器取长补短,实现最精确鲁棒的定位是学术界和工业界共同探讨的方向。 多传感器融合SLAM就是解决上述问题的...
8、彻底搞懂视觉-惯性SLAM:基于VINS-Fusion9、彻底剖析激光-视觉-IMU-GPS融合SLAM算法:理论推导、代码讲解和实战10、彻底剖析室内、室外激光SLAM关键算法原理、代码和实战(cartographer+LOAM+LIO-SAM)11、3D视觉专题直播,涉及三维点云、3D目标检测、结构光、三维重建、SLAM等。
负责移动操作机器人的激光雷达SLAM算法、定位导航中多传感器(IMU、编码器、GPS等)融合算法、视觉算法、机械臂轨迹规划、位置控制、力控制算法等机器人与人工智能相关项目。医学图像可视化与配准超声医学影像处理、标定、可视化算法研究;基于超声图像的解剖结构分割算法研究。
.公开课 多模态融合SLAM技术分享 ,传感器介绍及分析及激光与视觉SLAM算法框架解析 .多传感器外参标定原埋与代码讲解 .激光-惯性子系统(LIS)代码精读( .激光-视觉-懦性数据融合与优化融合( .LVI-SAM代码实战与评估学习资源代找 wwit1024
因此我们推出这门课程,从理论和代码实现两个方面对激光雷达-视觉-IMU-GPS融合的SLAM算法框架和技术难点进行讲解,传授在实际机器人应用中多模态融合的方法和技巧。课程大纲如下: 课程亮点 1. 详解多模态融合SLAM; 2. 循序渐进,从理论框架,到逐行代码讲解;
然而多模态融合SLAM的门槛较高,在需要视觉SLAM与激光SLAM的基础之外,还会遇到不同模态测量的融合,不同传感器的时间同步,多传感器的外参标定,多传感器异常检测等问题,使得各位同学做这块的时候遇到诸多障碍。因此我们推出这门课程,从理论和代码实现两个方面对激光雷达-视觉-IMU-GPS融合的SLAM算法框架和技术难点进行讲解,...
因此我们联合机器人学国家重点实验室的博士大佬推出这门课程,从理论和代码实现两个方面对激光雷达-视觉-IMU-GPS融合的SLAM算法框架和技术难点进行讲解,并且博士大佬会根据自己多年的机器人工程经验,向大家讲解在实际机器人应用中多模态融合的方法和技巧。课程大纲如下:...