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多传感器融合定位2021(带作业答案)

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多传感器融合定位2021(带作业答案)

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详情介绍

本课程适合自动驾驶及机器人领域融合定位/SLAM的工程师及融合定位领域专业进阶的学生.

多传感器融合定位课程介绍:

多传感融合定位是目前移动机器人与自动驾驶的核心技术,是其他功能单元的基础。学习这门课不仅能够入门最困难的传感器MU,为后续深入学习打下坚实基础;并且可以学习3 D Lidar SLAM的前沿成果,在ROS框架下,从零开始,亲手搭建前端-回环检测-基于滤波-基于图优化的融合定位解决方案。在课程上学到的方法能够在日常工作中得到运用,无论是基于滤波的还是基于优化的方法,都可以得到很好的运用;在实际工作中运用学到的方法,分析新加入的传感器的模型及融合思路,帮助实现新传感器的融合定位,同时捋清了优化框架的实现方法。

课程目录:

——/深蓝-多传感器融合/
├──01.视频
| ├──00.视频文件夹!!!!!
| | ├──任务1-1 课程概述.mp4 108.33M
| | ├──任务1-2 激光雷达工作原理及应用-.mp4 298.25M
| | ├──任务11 内容回顾-.mp4 17.84M
| | ├──任务12 回环检测-.mp4 331.11M
| | ├──任务13 后端优化与点云地图构建-.mp4 168.74M
| | ├──任务14 基于点云地图的定位-.mp4 27.51M
| | ├──任务15 作业代码讲解-.mp4 144.87M
| | ├──任务18 惯性技术简介-.mp4 94.59M
| | ├──任务19 惯性器件误差分析-.mp4 40.48M
| | ├──任务20 惯性器件内参标定-.mp4 191.75M
| | ├──任务21 惯性器件温补-.mp4 33.32M
| | ├──任务22 惯性导航解算-.mp4 209.23M
| | ├──任务23 惯性导航误差分析-.mp4 89.56M
| | ├──任务29 概率基础知识-.mp4 106.35M
| | ├──任务3-1 前端里程计-ICP-.mp4 131.24M
| | ├──任务3-2 前端里程计-NDT-.mp4 137.18M
| | ├──任务30 滤波器基本原理-.mp4 294.28M
| | ├──任务31 基于滤波器的融合-.mp4 210.71M
| | ├──任务32 观测性与观测度分析-.mp4 213.96M
| | ├──任务35 融合编码器和融合运动约束的滤波方法-.mp4 205.87M
| | ├──任务36 组合导航常见现象解释-.mp4 297.11M
| | ├──任务36-3: 【视频】LINS代码讲解-.mp4 114.54M
| | ├──任务37 融合磁力计和融合点云特征的滤波方法-.mp4 177.03M
| | ├──任务4 前端里程计LOAM系列-.mp4 119.72M
| | ├──任务42 基于预积分的融合方案流程-.mp4 45.49M
| | ├──任务43 预积分模型推导-.mp4 233.78M
| | ├──任务44 典型方案介绍-.mp4 152.25M
| | ├──任务45 融合编码器的优化方案-.mp4 11.79M
| | ├──任务46 作业-.mp4 32.75M
| | ├──任务47基于图优化的流程介绍-.mp4 78.43M
| | ├──任务48 边缘化原理及应用-.mp4 40.89M
| | ├──任务49 基于KITTI的原理实现-.mp4 106.66M
| | ├──任务5 数据集实现及精度评价方法-.mp4 34.54M
| | ├──任务50 lio-mapping-.mp4 167.53M
| | ├──任务51 作业讲解-.mp4 20.61M
| | ├──任务52 传感器时空标定-.mp4 175.41M
| | ├──任务6 LOAM代码部分讲解-.mp4 272.62M
| | └──任务7 LeAM-LOAM代码讲解-.mp4 61.12M
| ├──01.第一章_3D激光里程计
| | ├──第1节_课程导读
| | ├──第2节_里程计方案 ICP&NDT理论讲解
| | ├──第3节_里程计方案及代码讲解
| | ├──第4节_数据集及其精度评价方法
| | ├──第5节_LOAM代码讲解
| | ├──第6节_LeAM-LOAM代码讲解
| | └──第7节_作业
| ├──02.第二章_点云地图构建及基于地图的定位
| | ├──第1节_内容回顾
| | ├──第2节_回环检测及代码实现
| | ├──第3节_后端优化与点云地图构建
| | ├──第4节_基于点云地图的定位
| | ├──第5节_作业代码讲解
| | └──多传感器融合定位-第2章.pdf 2.07M
| ├──03.第三章_惯性导航原理及误差分析
| | ├──第1节 惯性技术简介
| | ├──第2节 IMU误差分析及处理
| | ├──第3节 内参标定
| | ├──第4节 IMU温补
| | ├──第5节 惯性导航解算方法
| | ├──第6节 惯性导航误差模型
| | ├──第7节 作业
| | └──多传感器融合定位-第3章.pdf 2.95M
| ├──04.第四章_基于滤波的融合方法
| | ├──第1节 概率基础知识
| | ├──第2节 滤波器基本原理
| | ├──第3节 基于滤波器的融合实现
| | ├──第4节 基于KITTI数据集的融合实现
| | ├──第5节 作业
| | └──多传感器融合定位-第4章.pdf 3.37M
| ├──05.第五章_基于滤波的融合方法进阶
| | ├──第1节 融合编码器和融合约束的滤波方法
| | ├──第2节 组合导航的常见现象解释
| | ├──第3节 融合磁力计和融合点云特征的滤波方法
| | ├──第4节 作业及代码
| | └──多传感器融合定位-第5章-V2.3.pdf 1.85M
| ├──06.第六章_基于图优化的融合方法
| | ├──第1节 基于预积分的融合方案流程
| | ├──第2节 预积分模型推导
| | ├──第3节 典型方案介绍
| | ├──第4节 融合编码器的优化方案
| | ├──第5节 作业
| | └──多传感器融合定位-L6.pdf 1.88M
| ├──07.第七章_基于图优化的地图定位
| | ├──第1节 流程介绍
| | ├──第2节 边缘化原理及应用
| | ├──第3节 基于KITTI的原理实现
| | ├──第4节 LIO-mapping
| | ├──第5节 作业
| | └──多传感器融合定位-第7章-2.0.pdf 6.40M
| ├──08.第八章_传感器时空标定
| | └──第八章_传感器时空标定
├──02.资料
| ├──ScanContext:EgocentricSpatialDescriptorforPlaceRecognition.pdf 4.59M
| ├──src.tar.gz 12.19M
| ├──传感器课件.zip 43.15M
| └──传感器作业答案.zip 372.02M
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