3D视觉工坊（第二期）彻底搞懂基于LOAM框架的3D激光SLAM 源码剖析到算法优化

课程介绍

本页收录 3D视觉工坊（第二期）彻底搞懂基于LOAM框架的3D激光SLAM 源码剖析到算法优化，方向为体系课，重点涉及 算法。

适合正在补 算法 相关知识、想按目录逐步推进的学习者。

下方为完整资料与目录，可先看目录判断是否符合需要。

01 （公开课）激光SLAM概述与课程环境介绍.mp4 · 02 激光里程计实现原理.mp4 · 03 SLAM中常见坐标系转换.mp4 · 04 点云匹配算法

*   01 （公开课）激光SLAM概述与课程环境介绍.mp4

*   02 激光里程计实现原理.mp4

*   03 SLAM中常见坐标系转换.mp4

*   04 点云匹配算法介绍.mp4

*   05 非线性优化方法推导.mp4

*   06 点云运动畸变矫正.mp4

*   07 ALOAM前端里程计代码讲解.mp4

*   08 卡尔曼滤波与图优化.mp4

*   09 回环检测方法介绍.mp4

*   10 非线性优化库的介绍与使用.mp4

*   11 基于图优化的SLAM方法代码讲解.mp4

*   12 回环检测在SLAM中的应用代码讲解.mp4

*   13 SLAM理论课答疑.mp4

*   14 KITTI原始数据发布与建图结果接受.mp4

*   15 建图结果定量评估方法.mp4

*   16 基于GPS初值的定位实践.mp4

*   17 基于滤波方法的定位实践.mp4

*   18 Lidar-IMU里程计融合方法详解.mp4

*   19 Lidar-IMU里程计融合方法实践与结果评估.mp4

*   20 融合GPS的图优化方法实践与结果评估.mp4

*   21 融合点云特征的回环检测方法详解.mp4

*   22 第二次答疑.mp4

*   23 融合点云特征的回环检测方法实践与结果评估.mp4

*   24 大作业答疑.mp4

*   【试看内容】/

  *   01 （公开课）激光SLAM概述与课程环境介绍.mp4