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SLAM因子图与非线性优化

共计 30 章节
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01
课程导入
SLAM问题概述 · 因子图与非线性优化的关系 · 课程目标与学习路径
课程导入SLAM
02
SLAM基础
传感器模型 · 坐标系变换 · 位姿表示（旋转矩阵
SLAM传感器模型
03
概率图模型基础
贝叶斯网络 · 马尔可夫随机场 · 因子图定义
概率图模型基础贝叶斯网络
04
SLAM中的因子图建模
运动因子 · 观测因子 · 先验因子
SLAM因子图建模
05
非线性最小二乘问题
目标函数定义 · 残差 · 雅可比矩阵
非线性最小二乘问…目标函数定义
06
稀疏线性代数
稀疏矩阵存储 · Cholesky分解 · QR分解
稀疏线性代数稀疏矩阵存储
07
因子图求解器原理
iSAM · iSAM2 · GTSAM
因子图求解器原理iSAM
08
增量式求解
增量更新 · 贝叶斯树 · 变量重排序
增量式求解增量更新
09
鲁棒核函数
Huber · Cauchy · Tukey等核函数原理
鲁棒核函数Huber
10
信息矩阵与协方差
信息矩阵的构建 · 边缘化与条件独立 · 不确定性传播
信息矩阵协方差
11
李群与李代数
SO(3) · SE(3) · se(3)定义
李群李代数
12
视觉SLAM中的因子图
特征点观测 · 重投影误差 · 相机内参外参
SLAM视觉
13
激光SLAM中的因子图
激光扫描匹配 · 点云配准（ICP · NDT）
SLAM激光
14
惯性导航与预积分
IMU模型 · 预积分理论 · IMU因子
惯性导航预积分
15
多传感器融合
GPS · 轮式编码器 · 磁力计
多传感器融合GPS
16
回环检测与图优化
回环检测方法（词袋模型 · 深度学习） · 回环因子添加
回环检测图优化
17
位姿图优化
位姿图构建 · 边约束 · 误差函数
位姿图优化位姿图构建
18
边缘化与滑动窗口
滑动窗口滤波器 · 边缘化策略 · Schur补
边缘化滑动窗口
19
非线性优化中的数值方法
线搜索 · 信赖域 · 共轭梯度
非线性优化数值方法
20
因子图工具实践
GTSAM · g2o · Ceres
因子图工具实践GTSAM
21
实战项目一
基于因子图的2D激光SLAM实现（数… · 因子图构建 · 优化
实战项目一SLAM
22
实战项目二
基于因子图的视觉惯性里程计（VIO）… · 视觉因子 · 联合优化）
实战项目二VIO
23
实战项目三
多传感器融合定位（GPS+IMU+激…
实战项目三GPS+IMU+
24
常见问题与调试
初始化敏感 · 局部极小值 · 病态矩阵
常见问题调试
25
性能优化与实时性
稀疏化 · 并行计算 · 增量更新
性能优化实时性
26
SLAM前沿
语义SLAM · 动态环境SLAM · 多机器人协作SLAM
SLAM前沿
27
因子图与滤波方法对比
扩展卡尔曼滤波 · 粒子滤波 · 信息滤波与因子图优化的优缺点
因子图滤波方法对比
28
综合案例
从零搭建一个完整的视觉SLAM系统（… · 跟踪 · 局部建图
综合案例SLAM
29
课程总结与进阶
核心知识点回顾 · 常见误区 · 推荐与书籍
课程总结进阶
30
综合考核
设计一个多传感器融合SLAM方案 · 撰写技术报告并进行代码实现与演示
综合考核SLAM