基于LOAM框架的3D激光SLAM, 精讲视频教程，直接拍即可，拍后百度网盘立即自动发货
《深入剖析激光SLAM的关键算法与实现》
理论篇
第一章：激光SLAM简介
1 激光SLAM概述
(1) 激光SLAM适用现状及行业大发展
a. 无人驾驶方向
b. 机器人方向
c. AR/VR方向
(2) 激光SLAM技术栈
a. 激光SLAM与计算机视觉
b. 激光SLAM与建图算法概述
c. 激光SLAM特点
d. 激光SLAM的难点
e. SLAM与视觉SLAM比较
2 课程所用环境介绍
(1) ROS系统介绍
a. ROS与个人被控
b. ROS常用工具与指令
c. ROS在SLAM中的应用
d. 课程中用到的仿真环境
(2) KITTI数据集介绍
a. KITTI数据集的来源与格式说明
b. KITTI数据集的使用方法
(3) LOAM的编译与激光SLAM算法讲解
a. LOAM
b. LEGO-LOAM
c. A-LOAM
3 搭建一个激光SLAM程序
第二章：激光SLAM前端里程计
1 前端里程计介绍
(1) 激光里程计概述
a. IMU里程计
b. 惯性导航
c. IMU与激光
(2) SLAM中需要的坐标系与转换
a. 旋转矩阵与四元数/欧拉角与转换
b. 激光点云坐标系转换
c. 点云配准算法介绍
a. ICP方法
b. NDT方法
c. PL-ICP方法
d. 非线性优化方法介绍
a. 质点动力学
b. 牛顿法
c. 高斯牛顿法
d. Levenberg-Marquardt方法
(5) 实践
第二章：激光SLAM 前端里程计
1 前端里程计介绍
(1) 激光里程计概述
a. 里程计数学模型
b. IMU数学模型
(2) SLAM中需要的坐标系与转换
a. 旋转矩阵与四元数/欧拉角与转换
b. 激光点云坐标系转换
c. 点云配准算法介绍
a. ICP方法
b. NDT方法
c. PL-ICP方法
d. 非线性优化方法介绍
a. 质点动力学
b. 牛顿法
c. 高斯牛顿法
d. Levenberg-Marquardt方法
(5) 实践
第三章：激光SLAM后端优化
1 后端优化方法与代码介绍
(1) 卡尔曼滤波与优化方法的比较
a. 卡尔曼滤波在SLAM中的应用介绍
b. 环形轨迹的优化方法
c. gtsam的基本使用
d. ceres的基本使用
(2) 后端优化代码分析
a. 基于图优化的SLAM方法代码讲解
b. 环形轨迹的优化方法代码讲解
c. gtsam与ceres在SLAM中的应用
(3) 实践
a. 基于gtsam与ceres完成优化问题的求解
2 后端优化进阶实践
(1) 融合GPS的优化方法讲解
a. 融合GPS的优化方法
b. 增加GPS后的优化方法
(2) 方法实践与结果评估
(3) 实践
a. 改进方法后融合到已有的SLAM框架
3 回环检测与优化实践
(1) 回环检测的常用方法讲解
a. scan context描述子讲解
b. sc-lege-loam代码讲解
(2) 方法实践与结果评估
(3) 实践
a. 改进方法后融合到已有的SLAM框架
第四章：激光SLAM建图与定位
1 基于KITTI数据集的SLAM算法测试与评估
(1) KITTI数据集的介绍
a. KITTI数据集的发布与数据集的接收
b. KITTI数据集的开发实践
(2) 结果评价
a. 几种轨迹误差衡量指标的比较
b. Evo转置评估工具使用演示
(3) 实践
a. 基于自适应误差调整的SLAM建图与定位
2 基于已有地图的定位
(1) 有GPS时的定位策略
(2) 无GPS时的定位策略
(3) 实践
第五章：激光SLAM算法优化实践
1 前端里程计优化实践
(1) Lidar-IMU里程计融合方法讲解
a. imu的松耦合
b. imu的紧耦合
c. imu与lidar
(2) 方法实践与结果评估
(3) 实践
a. 改进方法后融合到已有的SLAM框架
2 后端优化进阶实践
(1) 融合GPS的优化方法讲解
a. 融合GPS的优化方法
b. 增加GPS后的优化方法
(2) 方法实践与结果评估
(3) 实践
a. 改进方法后融合到已有的SLAM框架
3 回环检测优化实践
(1) 回环检测的常用方法讲解
a. scan context描述子讲解
b. sc-lege-loam代码讲解
(2) 方法实践与结果评估
(3) 实践
a. 改进方法后融合到已有的SLAM框架
第六章：大作业
(1) 构建自己的激光SLAM框架并测试数据集
a. 测试场地：校园公共道路场景正向
10km
(2) 测试目标：定位与建图精度优于20cm
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