自动驾驶建图与定位总监,北京理工大学导航、制导与控制硕士。从2011年起,开始进入惯性导航、多传感器融合定位领域,具有多种精度等级、多种配置、多种场景下的传感器融合定位系统成功研发经验。在IEEETransactionsonIndustrial Electronics,Sensors and Actuators等SCI期刊上发表文章,并撰写知乎专栏《从零开始做自动驾驶定位》 ...
基于后端优化理论,掌握在多种约束下的点云特征地图构建方法 目标O3多源传感器融合定位 基于多源传感器数据(GNSS+IMU+轮速计+点云特征地图),掌握基于滤波与图优化两类方法的融合定位原理和应用 01激光里程计从基础到进阶: 02点云建图从基础到进阶: 03实时定位从基础到进阶: ...
系统讲解融合定位主要核心模块,搭建融合定位系统 需要的留言或私
多传感器融合知识导图120x78cm.zip 3D激光里程计 增加移植的autoware ndt-cpu Aug 23, 2021 待问问题.md add some question reply May 20, 2022 README 多传感器融合定位-章节索引 前言: 本博客为深蓝学院多传感器融合定位的课程作业笔记,为了方便个人检索,故将笔记记录到网上,同时也希望能给大家一些启发。
2021届找slam传感器融合方向的工作需要达到什么水平? 深蓝学院 专注人工智能与自动驾驶的学习平台 学院邀请“白巧克力”贺一家博士对该问题进行了回复,同时结合学院与诸多企业合作过程中了解到的信息,展开陈述一下。1.学校背景是否是该领域算法岗的必要条件?近期,学院又一位双非高校的优秀学员(本科硕士都是双非),拿到了...
传感器数据融合领域,有哪些书籍推荐? 深蓝学院 专注人工智能与自动驾驶的学习平台 可以参考下面两本书: 1. Multi-Sensor Data Fusion: An Introduction, Springer, 2007 2. Handbook of Multisensor Data Fusion: Theory and Practice (Second Edition), CRC Press,… ...
各位小伙伴可以通过制作无人机感受部署定位、感知等算法的整个流程,亲手实践算法与硬件的完美结合~ Part 1 导师介绍 高飞——浙江大学控制学院副研究员、博导浙江大学湖州研究院 PI 、 FAST Lab 技术负责人 高飞博士的研究方向包括空中机器人、集群机器人、运动规划、环境感知、传感器融合、 SLAM 等。
第102任务: 【视频】基于运动约束与点云特征的滤波 第103任务: 【课件】多传感器融合定位-第9讲.pdf 第104任务: 【视频】基于预积分的优化流程 第105任务: 【视频】预积分模型 第106任务: 【视频】预积分在优化中的使用 第107任务: 【视频】典型方案介绍 ...
第102任务: 【视频】基于运动约束与点云特征的滤波 第103任务: 【课件】多传感器融合定位-第9讲.pdf 第104任务: 【视频】基于预积分的优化流程 第105任务: 【视频】预积分模型 第106任务: 【视频】预积分在优化中的使用 第107任务: 【视频】典型方案介绍 ...
个人觉得不错，有算法讲解、项目实践入门很好的视频。聚类算法听了两遍，还是懵懵懂懂[哭笑]...