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本课程属于：007-激光SLAM建图与定位 智能机器人、自动化与智能装备工程 · 共 7 门相关课程，组合学习更完整。
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激光SLAM工程调试与性能优化

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=激光SLAM的定义 · 发展历程 · 典型应用场景
课程导入SLAM
02
激光SLAM系统架构
目标=传感器 · 前端 · 后端
SLAM激光
03
激光雷达基础
目标=TOF与三角测距原理 · 2D/3D激光雷达 · 点云格式
激光雷达基础TOF
04
SLAM数学基础
目标=坐标系变换 · 旋转表示 · 李群李代数
SLAM数学基础
05
前端配准方法
目标=ICP · PL-ICP · NDT
前端配准方法ICP
06
后端优化方法
目标=图优化 · 位姿图 · 因子图
后端优化方法目标=图优化
07
回环检测与全局一致性
目标=Scan Context · 描述子 · DBoW
回环检测全局一致性
08
地图表示与更新
目标=栅格地图 · 点云地图 · 特征地图
地图表示更新
09
常用激光SLAM框架
目标=Cartographer · LOAM · LeGO-LOAM
SLAM常用激光
10
工程调试环境搭建
目标=ROS/ROS2 · Ubuntu · Docker
工程调试环境搭建ROS/ROS2
11
数据采集与预处理
目标=时间同步 · 标定 · 去畸变
数据采集预处理
12
调试工具与方法
目标=ROS bag分析 · rviz · rqt
调试工具ROS
13
前端调试实战
目标=配准失败 · 特征提取异常 · 运动畸变
前端调试实战目标=配准失败
14
后端调试实战
目标=优化不收敛 · 协方差设置 · 鲁棒核函数
后端调试实战目标=优化不收敛
15
回环调试实战
目标=误回环 · 漏回环 · 回环漂移
回环调试实战目标=误回环
16
性能评估指标
目标=ATE · RPE · 地图精度
性能评估指标ATE
17
性能优化方法
目标=算法加速 · 数据结构优化 · 多线程
性能优化方法目标=算法加速
18
实时性与资源约束优化
目标=降采样 · 关键帧策略 · 滑动窗口
实时性资源约束优化
19
多传感器融合调试
目标=IMU · 轮速计 · GPS
多传感器融合调试IMU
20
动态环境与鲁棒性
目标=动态物体剔除 · 退化场景 · 长走廊
动态环境鲁棒性
21
大规模场景与长期建图
目标=地图分块 · 位姿图稀疏化 · 内存管理
大规模场景长期建图
22
案例实战一
目标=基于Cartographer的…
案例实战一Cartographer
23
案例实战二
目标=基于LIO-SAM的户外大场景…
案例实战二LIO-SAM
24
案例实战三
目标=基于FAST-LIO的无人机/…
案例实战三FAST-LIO
25
常见问题与解决方案
目标=漂移 · 跳变 · 重影
常见问题解决方案
26
代码级调试与优化
目标=关键代码阅读 · 性能热点定位 · 内存泄漏检测
代码级调试优化
27
系统集成与部署
目标=ROS节点设计 · 参数配置 · 启动文件
系统集成部署
28
前沿进展与趋势
目标=语义SLAM · 学习型SLAM · 多机协同
前沿进展趋势
29
综合项目实战
目标=从需求分析 · 方案设计 · 调试优化到性能评估的完整项目流程
综合项目实战目标=从需求分析
30
课程总结与提升
目标=知识体系回顾 · 工程经验提炼 · 进阶学习资源与职业发展建议
课程总结提升