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面向自动驾驶!自动驾驶机器人应用 多传感器融合定位理论+算法+工程实现实战

===============课程介绍===============本课程专为从事 自动驾驶、机器人、无人机及高精度定位系统研发 的技术人员设计,全面讲解多传感器融合定位系统的理论、算法及项目实现方法
下载说明
发布:2026-02-15 更新:2026-02-15 12
资源分类 大数据/人工智能
资源存放 百度网盘
资源价格 限时5学分 VIP全站免费下载
加入VIP 年VIP 298元,终身VIP 698元
在线充值 1元=1学分

===============课程介绍===============

本课程专为从事 自动驾驶、机器人、无人机及高精度定位系统研发 的技术人员设计,全面讲解多传感器融合定位系统的理论、算法及项目实现方法。课程涵盖 3D 激光雷达、IMU 惯性导航、点云地图构建与定位、滤波方法、图优化方法、传感器时空标定等核心技术模块,并辅以代码讲解和实战案例,帮助学员系统掌握多源数据融合定位的完整开发流程和工程实现能力。

通过本课程,你将理解多传感器融合定位系统的工作原理、误差建模及优化策略,并具备将理论应用于实际项目的能力。


===============课程目录===============

(1)\第一章_3D激光里程计

(2)\第七章_基于图优化的地图定位

(3)\第三章_惯性导航原理及误差分析

(4)\第二章_点云地图构建及基于地图的定位

(5)\第五章_基于滤波的融合方法进阶

(6)\第八章_传感器时空标定

├─传感器时空标定.mp4

(7)\第六章_基于图优化的融合方法

(8)\第四章_基于滤波的融合方法

(9)\第一章_3D激光里程计\第1节_课程导读

├─任务1-1 课程概述.mp4

├─任务1-2 激光雷达工作原理及应用.mp4

(10)\第一章_3D激光里程计\第2节_里程计方案 ICP&NDT理论讲解

├─任务3-1 前端里程计-ICP.mp4

├─任务3-2 前端里程计-NDT.mp4

(11)\第一章_3D激光里程计\第3节_里程计方案及代码讲解

├─任务4 前端里程计LOAM系列.mp4

(12)\第一章_3D激光里程计\第4节_数据集及其精度评价方法

├─任务5 数据集实现及精度评价方法.mp4

(13)\第一章_3D激光里程计\第5节_LOAM代码讲解

├─任务6 LOAM代码部分讲解.mp4

(14)\第一章_3D激光里程计\第6节_LeAM-LOAM代码讲解

├─任务7 LeAM-LOAM代码讲解.mp4

(15)\第七章_基于图优化的地图定位\第1节 流程介绍

├─基于图优化的流程介绍.mp4

(16)\第七章_基于图优化的地图定位\第2节 边缘化原理及应用

├─边缘化原理及应用.mp4

(17)\第七章_基于图优化的地图定位\第3节 基于KITTI的原理实现

├─基于KITTI的原理实现.mp4

(18)\第七章_基于图优化的地图定位\第4节 LIO-mapping

├─lio-mapping.mp4

(19)\第七章_基于图优化的地图定位\第5节 作业

├─作业讲解.mp4

(20)\第三章_惯性导航原理及误差分析\第1节 惯性技术简介

├─任务18 惯性技术简介.mp4

(21)\第三章_惯性导航原理及误差分析\第2节 IMU误差分析及处理

├─任务19 惯性器件误差分析.mp4

(22)\第三章_惯性导航原理及误差分析\第3节 内参标定

├─任务20 惯性器件内参标定.mp4

(23)\第三章_惯性导航原理及误差分析\第4节 IMU温补

├─任务21 惯性器件温补.mp4

(24)\第三章_惯性导航原理及误差分析\第5节 惯性导航解算方法

├─任务22 惯性导航解算.mp4

(25)\第三章_惯性导航原理及误差分析\第6节 惯性导航误差模型

├─任务23 惯性导航误差分析.mp4

(26)\第二章_点云地图构建及基于地图的定位\第1节_内容回顾

├─任务11 内容回顾.mp4

(27)\第二章_点云地图构建及基于地图的定位\第2节_回环检测及代码实现

├─任务12 回环检测.mp4

(28)\第二章_点云地图构建及基于地图的定位\第3节_后端优化与点云地图构建

├─任务13 后端优化与点云地图构建.mp4

(29)\第二章_点云地图构建及基于地图的定位\第4节_基于点云地图的定位

├─任务14 基于点云地图的定位.mp4

(30)\第二章_点云地图构建及基于地图的定位\第5节_作业代码讲解

├─任务15 作业代码讲解.mp4

(31)\第五章_基于滤波的融合方法进阶\第1节 融合编码器和融合约束的滤波方法

├─任务35 融合编码器和融合运动约束的滤波方法.mp4

(32)\第五章_基于滤波的融合方法进阶\第2节 组合导航的常见现象解释

├─任务36 组合导航常见现象解释.mp4

(33)\第五章_基于滤波的融合方法进阶\第3节 融合磁力计和融合点云特征的滤波方法

├─任务37 融合磁力计和融合点云特征的滤波方法.mp4

(34)\第六章_基于图优化的融合方法\第1节 基于预积分的融合方案流程

├─任务42 基于预积分的融合方案流程.mp4

(35)\第六章_基于图优化的融合方法\第2节 预积分模型推导

├─任务43 预积分模型推导.mp4

(36)\第六章_基于图优化的融合方法\第3节 典型方案介绍

├─任务44 典型方案介绍.mp4

(37)\第六章_基于图优化的融合方法\第4节 融合编码器的优化方案

├─任务45 融合编码器的优化方案.mp4

(38)\第六章_基于图优化的融合方法\第5节 作业

├─任务46 作业.mp4

(39)\第四章_基于滤波的融合方法\第1节 概率基础知识

├─任务29 概率基础知识.mp4

(40)\第四章_基于滤波的融合方法\第2节 滤波器基本原理

├─任务30 滤波器基本原理.mp4

(41)\第四章_基于滤波的融合方法\第3节 基于滤波器的融合实现

├─任务31 基于滤波器的融合.mp4

(42)\第四章_基于滤波的融合方法\第4节 基于KITTI数据集的融合实现

├─任务32 观测性与观测度分析.mp4


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