课程培训
激光SLAM理论与实践课程培训与咨询

课程目标:

通过该课程的学习,学员应能够掌握激光雷达SLAM 系统原理、激光雷达成像模型、点云数据处理原理、点云帧间匹配算法、后端优化算法、地图构建种类及SLAM领域前沿与发展;掌握基本的激光SLAM开发步骤和方法以及相应的依赖库安装与配置。掌握基本常用的激光SLAM架构测试方法和对LINUX系统应用。

 

课程大纲:

主题

内容

 

 

 

激光SLAM理论

1. 激光SLAM简介

2. 激光雷达成像原理与模型

3. 传感器数据处理:

1)两轮差速底盘机器人运动学模型

2)航迹推算模型

 3)激光雷达去畸变模型

4、基于ROS搭建一个搭载激光雷达的差速机器人仿真模型,(提前安装好虚拟机或双系统,上课之前发布课件和演示例程程序)

 

 

激光SLAM前端配准理论与实践

5、前端帧间匹配算法:ICP匹配算法

1) PL-ICP算法

2) 基于优化的匹配方法

3) 相关匹配与分支定界加速原理

4) ICP代码讲解与程序演示

 

 

 

激光SLAM理论

6、基于滤波方法的后端优化

1) 贝叶斯滤波

2) 粒子滤波

3) Gmapping算法与架构介绍

4) 激光SLAM常用算法对比

5) Gmapping工程实践

 

 

激光SLAM工程实践

7、 基于图优化的激光SLAM后端理论

8、 构建地图种类介绍

实践:激光雷达构建的地图用于导航与路径规划

9、 3D激光雷达介绍

10 相关工程经验项目分享




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