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本课程属于：060-激光SLAM与LIO融合定位 智能汽车与新能源汽车工程 · 共 10 门相关课程，组合学习更完整。
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激光SLAM前端配准与建图工程

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=激光SLAM前端配准与建图工程… · 核心概念 · 整体框架与典型应用场景
课程导入SLAM
02
激光雷达基础
目标=2D/3D激光雷达工作原理 · 点云数据格式 · 坐标系定义
激光雷达基础D/3D
03
点云预处理
目标=去噪 · 降采样 · 地面分割
点云预处理目标=去噪
04
刚体变换与位姿表示
目标=旋转矩阵 · 欧拉角 · 四元数
刚体变换位姿表示
05
前端配准概述
目标=配准任务定义 · 帧间配准与帧图配准 · 扫描匹配流程
前端配准概述目标=配准任务定…
06
ICP算法原理
目标=最近邻搜索 · 对应点匹配 · 误差函数构建
ICP算法原理
07
ICP变体与改进
目标=Point-to-Plane… · GICP · NDT
ICP变体
08
NDT配准方法
目标=体素化建模 · 正态分布表示 · 概率得分函数
NDT配准方法
09
特征匹配方法
目标=LOAM系列特征提取 · 角点与平面点匹配 · Scan Context
特征匹配方法LOAM
10
非线性优化基础
目标=最小二乘 · 高斯牛顿法 · 列文伯格-马夸尔特法
非线性优化基础目标=最小二乘
11
基于优化的配准
目标=位姿图优化 · 因子图构建 · g2o/Ceres/GTSAM工具使…
基于优化的配准目标=位姿图优化
12
激光里程计实现
目标=帧间配准 · 运动预测 · 关键帧选择
激光里程计实现目标=帧间配准
13
建图基础
目标=占据栅格地图 · 点云地图 · 八叉树地图
建图基础目标=占据栅格地…
14
2D激光SLAM前端
目标=Cartographer前端 · Hector SLAM · Karto SLAM的扫描匹配与子图…
SLAM2D激光
15
3D激光SLAM前端
目标=LOAM · LeGO-LOAM · LIO-SAM
SLAM3D激光
16
多传感器融合前端
目标=激光与IMU · 轮速计 · GNSS融合的预积分
多传感器融合前端IMU
17
运动畸变校正
目标=连续时间轨迹 · IMU去畸变 · 点云时间戳对齐与运动补偿实战
运动畸变校正目标=连续时间轨…
18
回环检测与重定位
目标=Scan Context · ICP回环验证 · 位姿图回环约束与重定位流程
回环检测重定位
19
地图优化与一致性
目标=位姿图优化 · 地图拼接 · 全局一致性维护与多分辨率地图更新
地图优化一致性
20
工程实现与代码架构
目标=ROS/ROS2节点设计 · 消息接口 · 线程模型
工程实现代码架构
21
数据集与评测
目标=KITTI · MulRan · Newer College
数据集评测
22
实战案例一
目标=基于ICP/NDT的2D激光里…
实战案例一ICP/NDT
23
实战案例二
目标=基于LOAM/LeGO-LOA…
实战案例二LOAM/LeGO-LO…
24
实战案例三
目标=基于LIO-SAM/FAST-…
实战案例三LIO-SAM/FAST…
25
常见问题与调试
目标=配准失败 · 漂移 · 抖动
常见问题调试
26
性能优化
目标=KD-Tree/Octree加… · GPU加速 · 多线程
性能优化KD-Tree/Octr…
27
鲁棒性提升
目标=动态物体剔除 · 退化场景处理 · 异常值剔除
鲁棒性提升目标=动态物体剔…
28
前沿方法选讲
目标=深度学习配准 · 隐式神经表示 · 连续时间SLAM与语义激光SLAM
前沿方法选讲目标=深度学习配…
29
综合项目
目标=从零搭建激光SLAM前端系统 · 完成数据采集 · 配准
综合项目SLAM
30
课程总结与进阶
目标=知识体系回顾 · 工程落地建议 · 论文复现路线与职业发展方向
课程总结进阶