基于LOAM框架的3D激光SLA源码剖析到算法优化视频教程

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《深入剖析激光SLAM的关键算法与实现》

第1章：激光SLAM简介

第一节：激光SLAM概述

(1)激光雷达的工作原理

(2)激光SLAM原理及算法流程

(3)常用的激光SLAM框架及特点

a) Gmapping

b) Cartographer

c) LOAM

d) LEGO-LOAM

第二节：应用数据及环境介绍

(1) ROS系统介绍

(2) KITTI数据介绍

第三节：搭建自己的第一个3D激光

SLAM程序

第2章：激光SLAM前端里程计

精讲

第一节：激光点云畸变矫正

(1)运动畸变产生原因及影响

(2)运动畸变矫正方法

第二节：前端配准方法

(1) scan to scan里程计讲解及

公式推导

(2) ICP与NDT配准算法

(3)基于特征点的配准算法

(4) PL-ICP配准算法

第三节：非线性优化方法

(1)梯度下降法

(2)高斯牛顿法

(3) Levenberg-Marquartd(L-M)方法

第四节：激光里程计实战分析

(1)基于LOAM的激光里程计算法实现

及算法演示

(2)基于LEGO-LOAM的激光里程计算法

实现分析及算法演示

第3章：激光SLAM后端优化精讲

第一节：激光SLAM后端优化方法

(1)后端优化方法原理

(2) scan to map讲解

第二节：激光SLAM回环检测方法

(1)回环检测算法原理

(2)图优化理论介绍

(3)基于图优化的回环检测方法

第三节：激光SLAM后端优化实战分

析

(1)基于LOAM的后端优化算法解析及算法

演示

(2)基于LEGO-LOAM的后端优化源码分

析及算法演示

(3)后端优化算法改进思路

第4章：3D激光SLAM算法实现

应用

第一节：LEGO-LOAM实现KITTI数

据集的测试与评估

(1) rosbag 播放的校验

(2) LEGO-LOAM算法测试

(3)算法效果评估

第二节：基于已有地图的定位

(1)基于LEGO-LOAM进行已有地图的定

位

(2)定位精度的评估

第5章：其它激光SLAM框架算法

概述

第一节：A-LOAM算法原理讲解

第二节：V-LOAM算法原理讲解