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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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SLAM前端里程计与扫描匹配

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=SLAM前端里程计与扫描匹配的… · 核心概念 · 整体框架与课程路线图
课程导入SLAM
02
SLAM基础回顾
目标=SLAM系统组成 · 前端与后端分工 · 传感器类型
SLAM基础回顾
03
刚体运动与位姿变换
目标=旋转矩阵 · 欧拉角 · 四元数
刚体运动位姿变换
04
传感器数据基础
目标=2D/3D激光雷达 · RGB-D相机 · IMU
传感器数据基础D/3D
05
里程计基本原理
目标=帧间运动估计 · 相对位姿 · 累积误差
里程计基本原理目标=帧间运动估…
06
扫描匹配问题定义
目标=点云/激光扫描配准 · 对应关系建立 · 目标函数与优化变量
扫描匹配问题定义目标=点云
07
2D激光扫描匹配入门
目标=占据栅格地图 · 似然场 · 相关性评分与暴力搜索思想
2D激光扫描匹配…目标=占据栅格地…
08
ICP算法详解
目标=最近邻对应 · 点对点误差 · SVD闭式求解
ICP算法详解
09
点对点ICP变体
目标=点到线ICP · 点到面ICP · 法向量估计与平面拟合方法
ICP点对点
10
PL-ICP与NICP
目标=激光点云中的点到线匹配 · 法向兼容性 · 鲁棒权重与实现要点
PL-ICPNICP
11
相关性扫描匹配
目标=CSM原理 · 搜索空间离散化 · 多分辨率金字塔与分支定界加速
相关性扫描匹配CSM
12
Cartographer前端扫描匹配
目标=实时相关扫描匹配 · 子图构建 · 位姿外推与局部优化
Cartographer前端扫描匹配
13
Hector SLAM扫描匹配
目标=高斯牛顿法 · 多分辨率地图 · 梯度计算与实时性分析
HectorSLAM
14
Gmapping中的扫描匹配
目标=粒子滤波框架 · 改进提议分布 · 扫描匹配与重采样策略
Gmapping扫描匹配
15
NDT算法
目标=正态分布变换 · 体素化 · 概率密度建模
NDT算法
16
基于优化的扫描匹配
目标=非线性最小二乘 · 高斯牛顿 · 列文伯格-马夸尔特
基于优化的扫描匹…目标=非线性最小…
17
特征提取与匹配
目标=角点 · 边缘 · 平面
特征提取匹配
18
激光里程计LOAM系列
目标=特征提取 · 帧间匹配 · 运动估计
LOAM激光里程计
19
视觉里程计基础
目标=特征点法 · 光流法 · 直接法
视觉里程计基础目标=特征点法
20
视觉与激光融合里程计
目标=松耦合 · 紧耦合 · 因子图建模
视觉激光融合里程计
21
IMU预积分与里程计融合
目标=预积分理论 · 零偏估计 · 重力对齐
IMU预积分
22
扫描匹配中的运动畸变处理
目标=激光去畸变 · 时间戳插值 · 连续时间轨迹与IMU辅助
扫描匹配运动畸变处理
23
回环检测与前端关系
目标=回环候选搜索 · 描述子 · 位姿图优化与前端里程计精度影响
回环检测前端关系
24
实战案例一
目标=基于ICP的2D激光里程计从零…
实战案例一ICP
25
实战案例二
目标=基于CSM/Cartograp…
实战案例二CSM/Cartogra…
26
实战案例三
目标=基于NDT的3D激光里程计实现…
实战案例三NDT
27
实战案例四
目标=基于特征法的激光里程计与LOA…
实战案例四LOA
28
常见问题与调试
目标=匹配失败 · 局部最优 · 漂移
常见问题调试
29
评估方法与工具
目标=ATE · RPE · 轨迹对齐
评估方法工具
30
综合提升与前沿展望
目标=学习型里程计 · 语义SLAM · 多传感器融合
综合提升前沿展望