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视觉SLAM进阶：从零开始手写VIO - 带源码课件。 学习过程中一步一步推导公式，打下扎实的数学基础。 通过学习视觉和IMU的信息融合，掌握基于图优化的多传感器信息融合框架。 通过手写后端优化器，理清SLAM后端的每个细节，加深对优化的理解，为以后工作中移植，加速或改进自有的SLAM系统提供技术支持。 掌握VIO-SLAM的架构知识与技术细节，实现搭建自己的算法框架 巩固算法与编程基础 理解环境搭建的原理，学会运用debug等实用工具，将SLAM算法基础熟练部署到工程中。 VIO-SLAM公式细节与部署 熟练掌握VIO-SLAM算法中的细节，学会从公式推导到算法实现的过程。在公式的推导、工程…...
介绍 视觉SLAM理论与实践 – 带源码课件。 掌握视觉理论与代码实践，为进入SLAM领域打下坚实基础，让大家在实践中体会理论的应用场景；能够掌握视觉SLAM相关基础知识的基本原理，矩阵微分性质，刚体运动的表达，旋转矩阵与四元数的关联，李群李代数在旋转中的运用等视觉里程计的经典算法讲解，从原理到代码实践，能够熟练掌握视觉里程计的设计流程；后端优化模块，从g2o库出发，能够独立实现非线性优化库的使用。 ├── 第1讲：预备知识.mp4
├── 第2讲：三维空间刚体运动.mp4
├── 第3讲：李群与李代数.mp4
├── 第4讲：相机模型与非线性优化.mp4
├── 第5讲：特征点法视觉里程计.mp4
├── 第6讲后端优化.mp4
├── 第7讲后端优化.mp4
├── 第8讲【视频】回环检测.mp4
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视觉SLAM理论与实践 - 带源码课件9.53GB
第1讲：预备知识.mp4860.07MB第2讲：三维空间刚体运动.mp4984.45MB第3讲：李群与李代数.mp4707.56MB第4讲：相机模型与非线性优化.mp41.66GB第5讲：特征点法视觉里程计.mp41.58GB第6讲后端优化.mp4375.58MB第7讲后端优化.mp42.33GB第8讲【视频】回环检测.mp41.1GB共8个文件，合计：9.53GB
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