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白巧克力 / new_slam_course

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new_slam_course

从零开始手写双目 VIO 系统

  1. 前端
    1. 介绍课程整个系统框架,代码基本结构
    2. 双目前端特征的提取,匹配(未匹配点的深度滤波),三角化
    3. 姿态估计和 outlier 的剔除原理。
  2. IMU 传感器
    1. IMU 测量以及运动模型 (讲解imu测量的是什么,各坐标系之间的关系)
    2. IMU 噪声艾伦方差 (噪声模型,以及连续时间和离散时间之间的噪声方差转换公式)
    3. 代码实践:IMU 数据的仿真(基于求导的仿真数据产生,基于spline样条插值的仿真)
  3. IMU 预积分
    1. 预积分模型
    2. 预积分协防差公式
    3. 预积分雅科比的推导
  4. 基于滑动窗口算法的 VIO 融合及其一致性
    1. 滑动窗口 marg 理论原理
    2. FEJ算法
    3. 代码实践:滑动窗口算法仅基于Eigen的实现
  5. 视觉惯导外参数标定
    1. VINS 外参数标定公式推导
    2. 传感器时间戳同步算法推导
    3. Kalibra 等离线标定工具的使用

  1. 后端

双目slam

  1. 前端
  • 双目稀疏视差计算方法
  • 左右目与前后帧匹配和追踪
  • 位姿估计
  • 关键帧选择
  1. 后端
  • 局部地图BA
  • 3维观测与2维观测的讨论
  • 多线程处理

VINS

  1. IMU 传感器
    1. IMU 测量以及运动模型 (讲解imu测量的是什么,各坐标系之间的关系)
    2. IMU 噪声艾伦方差 (噪声模型,以及连续时间和离散时间之间的噪声方差转换公式)
    3. 代码实践:IMU 数据的仿真(基于求导的仿真数据产生,基于spline样条插值的仿真)
  2. IMU 预积分
    1. 预积分模型
    2. 预积分协防差公式
    3. 预积分雅科比的推导
  3. 视觉惯导外参数标定
    1. VINS 外参数标定公式推导
    2. 传感器时间戳同步算法推导
    3. Kalibra 等离线标定工具的使用
  4. 基于滑动窗口算法的VIO融合及其一致性
    1. 滑动窗口 marg 理论原理
    2. FEJ算法
    3. 代码实践:滑动窗口算法及FEJ算法的验证(ceres的使用)

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简介

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