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视觉SLAM理论与实践

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发表于 2019-7-23 13:14:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 冰叶 于 2019-7-23 13:22 编辑

课程内容
1. 概述与预备知识(12月6日19:00-21:00)
  1.1 课程内容提要与预备知识
  1.2 SLAM是什么
  1.3 视觉SLAM数学表述与框架
  1.4 Linux下的C++编程基础

  1.5 实践:Hello SLAM
2. 三维空间的刚体运动(12月9日19:00-21:00)
  2.1 点与坐标系
  2.2 旋转矩阵
  2.3 旋转向量与欧拉角
  2.4 四元数
  2.5 相似、仿射和射影变换
  2.6 实践:Eigen矩阵运算
  2.7 实践:Eigen几何模块
3. 李群与李代数(12月13日19:00-21:00)
  3.1 群
  3.2 李群与李代数
  3.3 指数与对数映射
  3.4 李代数求导与扰动模型
  3.5 实践:Sophus李代数运算
4. 相机模型与非线性优化(12月16日19:00-21:00)
  4.1 针孔相机模型与畸变
  4.2 图像的组成
  4.3 从状态估计到最小二乘
  4.4 非线性优化与最小二乘法
  4.5 实践:Ceres曲线拟合
  4.6 实践:g2o曲线拟合
5. 特征点法视觉里程计(12月23日19:00-21:00)
  5.1 特征点的提取与匹配
  5.2 对极几何
  5.3 三角测量
  5.4 3D-2D:PnP
  5.5 3D-3D:ICP
  5.6 实践:ORB特征点
  5.7 实践:PnP
  5.8 实践:ICP
6. 直接法视觉里程计(12月30日19:00-21:00)
  6.1 直接法的引出
  6.2 光流
  6.3 直接法
  6.4 实践:LK光流
  6.5 实践:RGB-D直接法
7. 后端优化(1月6日19:00-21:00)
  7.1 滤波器
  7.2 Bundle Adjustment与图优化
  7.3 Pose Graph
  7.4 Factor Graph
  7.5 实践:g2o/Ceres实现的Bundle Adjustment
  7.6 实践:Pose Graph
8. 回环检测(1月13日19:00-21:00)
  8.1 概述
  8.2 词袋模型
  8.3 实践:建立字典以计算图像间相似性
  8.4 课程小结

9. Project作业:(1月16日-2月13日)
  9.1 实现完整的SLAM系统


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