面向自动驾驶！自动驾驶机器人应用 激光雷达与惯性导航融合技术深度解析

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

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

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

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

第5节_LOAM代码讲解

• 🎬 任务6 LOAM代码部分讲解-.mp4

第6节_LeAM-LOAM代码讲解

• 🎬 任务7 LeAM-LOAM代码讲解-.mp4

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

第2节_回环检测及代码实现

• 🎬 任务12 回环检测-.mp4

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

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

第5节_作业代码讲解

• 🎬 任务15 作业代码讲解-.mp4

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

第2节 IMU误差分析及处理

• 🎬 任务19 惯性器件误差分析-.mp4

第3节 内参标定

• 🎬 任务20 惯性器件内参标定-.mp4

第4节 IMU温补

• 🎬 任务21 惯性器件温补-.mp4

第5节 惯性导航解算方法

• 🎬 任务22 惯性导航解算-.mp4

第6节 惯性导航误差模型

• 🎬 任务23 惯性导航误差分析-.mp4

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

第2节 滤波器基本原理

• 🎬 任务30 滤波器基本原理-.mp4

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

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

PART2

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

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

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

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

第2节 预积分模型推导

• 🎬 任务43 预积分模型推导-.mp4

第3节 典型方案介绍

• 🎬 任务44 典型方案介绍-.mp4

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

第5节 作业

• 🎬 任务46 作业-.mp4

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

第2节 边缘化原理及应用

• 🎬 边缘化原理及应用-.mp4

第3节 基于KITTI的原理实现

• 🎬 基于KITTI的原理实现-.mp4

第4节 LIO-mapping

• 🎬 lio-mapping-.mp4

第5节 作业

• 🎬 作业讲解-.mp4

第八章_传感器时空标定

• 🎬 传感器时空标定-.mp4