二期基于LOAM框架的3D激光SLAM: 源码剖析到算法优化

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激光SLAM概述

(1)激光SLAM技术发展与行业现状

a. 无人驾驶方向

b. 机器 人方向

c. AR/VR方向

(2)激光SLAM技术基础

a. 激光SLAM技术框架

b. 激光SLAM与滤波算法概述

(3)激光SLAM特点

a. SLAM与 视觉SLAM比较

b. 激光SLAM的优缺点与发展

(1)ROS系统介绍

a. ROS的各个模块组

b. KITTI数据集介绍

c. KITTI数据集的使用和格式说明

(2)常见的SLAM算法介绍

a. LOAM

b. LEGO-LOAM

c. A-LOAM

3.搭建一个简单的SLAM程序

激光SLAM前端里程计

(1)里程计数学基础

a. 旋转矩阵与四元数基础与应用

b. 欧拉角与旋转矩阵

c. 李代数基础

(2)SLAM中常见的坐标系转换

a. 旋转矩阵与四元数

b. 李代数

c. 坐标系转换

(3)点云配准算法介绍

a. ICP方法

b. NDT方法

c. PL-ICP方法

(4)非线性优化方法推导

a. 最小二乘法概述

b. 牛顿法

c. 高斯牛顿法

d. Levenberg-Marquardt 方法

(5)实践

a. 以ceres 为例推导 SLAM建图流程

激光SLAM后端优化

1.后端优化方法与代码讲解

(1)卡尔曼滤波与图优化

a. 卡尔曼滤波在SLAM中的应用介绍

b. 卡尔曼滤波的缺点

(2)环形检测方法

a. 常见的环形检测方法

b. gtsam的基本使用

c. ceres 的基本使用

d. 不基于回环的建图方法比较

(3)实践

a. 基于gtsam 或 ceres 完成优化建图任务

激光SLAM建图与定位

1.基于KITTI数据集的SLAM算法测试与评估

(1)SLAM的发展与现状

a. SLAM的发展与现状

b. SLAM的建图结果与地图结果的接收

(2)几种建图结果评价方法

a. 几种建图结果评价方法

b. Evo评估工具使用演示

(3)实践

a. 基于自建数据集实现SLAM建图全流程

2.基于已有地图的定位实践

(1)有GPS初始值的定位实践

(2)基于滤波法的定位实践

(3)实践

a. 基于滤波法的定位实践

激光SLAM算法优化实践

1.前端里程计优化实践

(1)Lidar-IMU里程计融合方法讲解

a. imu的松耦合

b. imu的紧耦合

c. imu 与 lidar 融合方法讲解

(2)方法实践与结果评估

(3)实践

a. 改进方法功能模块集成到已有的SLAM框架

2.后端优化进阶实践

(1)融合GPS的建图方法讲解

a. 因子图优化方法

b. 添加GPS因素的后端优化方法

(2)方法实践与结果评估

(3)实践

a. 改进方法功能模块集成到已有的SLAM框架

3.回环检测优化实践

(1)融合点特征的回环检测方法讲解

a. scan context 描述子解析

b. sc-legal-loam 代码讲解

(2)方法实践与结果评估

(3)实践

a. 改进方法功能模块集成到已有的SLAM框架

大作业

(1)构造自己的激光SLAM框架并实现数据采集,城市公开道路场景正向建图

(2)测试场景: 城市公开道路场景正向建图

(3)测试目标: 定位与建图精度优于20cm

直播 2022.04.17 19:00 | 1387次学习

激光SLAM概述与课程环境介绍

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激光里程计实现原理

直播 2022.04.24 19:00 | 218次学习

SLAM中常见坐标系转换

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点云匹配算法介绍

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非线性优化方法推导

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点云运动畸变矫正

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ALOAM前端里程计代码讲解

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卡尔曼滤波与图优化

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回环检测方法介绍

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非线性优化库的介绍与使用

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基于图优化的SLAM方法代码讲解

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SLAM理论课答疑

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KITTI原始数据发布与建图结果接收

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建图结果定量评估方法

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基于GPS初始值的定位实践

直播 2022.06.12 19:00 | 97次学习

基于滤波方法的定位实践

直播 2022.06.26 19:00 | 99次学习

Lidar-IMU里程计融合方法详解