彻底搞懂基于LOAM框架的3D激光SLAM源码剖析到算法优化视频教程

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第 1 章: 激光 SLAM 简介

第 1 节：激光 SLAM 概述

（1）激光雷达的工作原理

（2）激光 SLAM 原理及算法流程

（3）常用的激光 SLAM 框架及特点

a) Gmapping

b) Cartographer

c) LOAM

d) LEGO-LOAM

第 2 节：应用数据与环境介绍

（1）ROS 系统介绍

（2）KITTI 数据集介绍

第 3 节：搭建自己的第一个 3D 激光 SLAM 程序

第 2 章: 激光 SLAM 前端里程计精讲

第 1 节：激光点云畸变矫正

（1）运动畸变产生原因及影响

（2）运动畸变矫正方法

第 2 节：前端配准方法

（1）scan to scan 里程计解析及公式推导

（2）ICP 与 NDT 配准算法

（3）基于特征点的配准算法

（4）PL-ICP 配准算法

第 3 节：非线性优化方法

（1）梯度下降法

（2）高斯牛顿法

（3）Levenberg-Marquart(L-M)方法

第 4 节：激光里程计实战分析

（1）基于 LOAM 的激光里程计源码分析及算法演示

（2）基于 LEGO-LOAM 的激光里程计源码分析及算法演示

第 3 章: 激光 SLAM 后端优化精讲

第 1 节：激光 SLAM 后端优化方法

（1）后端优化方法概述

（2）scan to map 讲解

第 2 节：激光 SLAM 回环检测方法

（1）回环检测算法原理

（2）图优化理论介绍

（3）基于图优化的回环检测方法

第 3 节：激光 SLAM 后端优化实战分析

（1）基于 LOAM 的后端优化源码分析及算法演示

（2）基于 LEGO-LOAM 的后端优化源码分析及算法演示

（3）后端优化算法改进思路

第 4 章: 3D 激光 SLAM 算法实战应用

第 1 节：LEGO-LOAM 实现 KITTI 数据集测试与评估

（1）rosbag 的获取

（2）LEGO-LOAM 算法测试

（3）算法效果评估

第 2 节：基于已有地图的定位

（1）基于 LEGO-LOAM 进行已有地图的定位

（2）定位精度的评估

第 5 章，其它激光 SLAM 框架算法概述

第 1 节：A-LOAM 算法原理讲解

第 2 节：V-LOAM 算法原理讲解