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本课程属于：008-3D激光SLAM与点云感知 智能机器人、自动化与智能装备工程 · 共 6 门相关课程，组合学习更完整。
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3D激光SLAM与点云感知工程

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=3D激光SLAM与点云感知的定… · 发展历程 · 典型应用场景与整体课程框架
课程导入SLAM
02
激光雷达基础
目标=TOF与FMCW测距原理 · 机械式/固态/混合固态激光雷达结构 · 点云数据格式与坐标系定义
激光雷达基础TOF
03
点云数据预处理
目标=去畸变 · 滤波去噪 · 地面分割
点云数据预处理目标=去畸变
04
点云特征提取与描述
目标=法向量 · 曲率 · FPFH
点云特征提取描述
05
点云配准方法
目标=ICP · GICP · NDT
点云配准方法ICP
06
SLAM数学基础
目标=刚体变换 · 李群李代数 · 旋转表示
SLAM数学基础
07
激光里程计
目标=帧间配准 · scan-to-scan · scan-to-map
激光里程计目标=帧间配准
08
后端优化与建图
目标=位姿图优化 · 因子图 · 回环检测
后端优化建图
09
回环检测与全局一致性
目标=基于描述子 · 基于距离 · 基于学习的回环检测方法与误匹配剔除
回环检测全局一致性
10
多传感器融合
目标=激光雷达与IMU · 轮速计 · GNSS
多传感器融合IMU
11
LIO与LIO-SAM
目标=激光惯性里程计架构 · IMU预积分 · 点云去畸变
LIOLIO-SAM
12
典型3D激光SLAM系统
目标=LOAM · LeGO-LOAM · LIO-SAM
SLAM典型3D激光
13
点云感知基础
目标=点云语义分割 · 实例分割 · 目标检测
点云感知基础目标=点云语义分…
14
深度学习点云处理
目标=PointNet · PointNet++ · VoxelNet
深度学习点云处理PointNet
15
3D目标检测与跟踪
目标=KITTI/nuScenes/… · 检测评价指标 · 多目标跟踪与轨迹预测
3D目标检测跟踪
16
点云语义与全景感知
目标=语义SLAM · 语义建图 · 可行驶区域检测
点云语义全景感知
17
地图构建与表示
目标=占据栅格 · 八叉树 · TSDF
地图构建表示
18
定位与重定位
目标=基于先验地图的蒙特卡洛定位 · NDT定位 · 特征匹配定位与多传感器融合定位
定位重定位
19
工程化实现
目标=ROS/ROS2节点设计 · 数据流与线程模型 · 实时性优化
工程化实现ROS/ROS2
20
标定与同步实战
目标=激光雷达-相机-IMU联合标定 · 时间戳对齐 · 硬件触发与离线标定工具链
标定同步实战
21
数据集与评测
目标=KITTI · nuScenes · Waymo
数据集评测
22
实战项目一
目标=基于KITTI的激光里程计与建…
实战项目一KITTI
23
实战项目二
目标=基于LIO-SAM/FAST-…
实战项目二LIO-SAM/FAST…
24
实战项目三
目标=基于PointPillars/…
实战项目三PointPillars…
25
常见问题与调试
目标=点云去畸变失败 · 配准发散 · 回环误检
常见问题调试
26
鲁棒性与场景挑战
目标=动态物体 · 稀疏点云 · 雨雾尘
鲁棒性场景挑战
27
多机器人协同SLAM
目标=分布式建图 · 地图融合 · 通信约束
SLAM多机器人协同
28
端到端与学习型SLAM
目标=深度里程计 · 神经隐式地图 · 自监督点云配准与学习型回环检测前沿
SLAM端到端
29
部署与产品化
目标=嵌入式平台选型 · 模型压缩 · 实时推理
部署产品化
30
综合提升与课程总结
目标=知识体系回顾 · 论文复现方法 · 竞赛与科研选题
综合提升课程总结