彻底剖析激光-视觉-IMU-GPS融合算法：理论推导、代码讲解和实战

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目前各个机器人和自动驾驶的企业常年有SLAM算法的岗位需求，对于多传感器融合SLAM算法岗位更是开出高薪，而且优秀人才紧缺。然而多模态融合SLAM的门槛较高，在需要视觉SLAM与激光SLAM的基础之外，还会遇到不同模态测量的融合，不同传感器的时间同步，多传感器的外参标定，多传感器异常检测等问题，使得各位同学做这块的时候遇到诸多障碍。因此我们联合机器人学国家重点实验室的博士大佬推出这门课程，从理论和代码实现两个方面对激光雷达-视觉-IMU-GPS融合的SLAM算法框架和技术难点进行讲解，并且博士大佬会根据自己多年的机器人工程经验，向大家讲解在实际机器人应用中多模态融合的方法和技巧。

资源目录:

彻底剖析激光-视觉-IMU-GPS融合算法：理论推导、代码讲解和实战
├─1、公开课多模态融合SLAM技术分享.mp4 136.54MB
├─2、传感器介绍及分析及激光与视觉SLAM算法框架解析.mp4 546.91MB
├─3、多传感器外参标定原理与代码讲解.mp4 455.71MB
├─4、激光—惯性子系统（LIS）代码精读.mp4 362.24MB
├─5、视觉—惯性子系统（VIS）代码精读.mp4 812.46MB
├─6、激光—视觉—惯性数据融合与优化融合.mp4 552.59MB
├─7、LVI—SAM代码实战与评估.mp4 547.26MB
├─8、大作业讲解视频.mp4 244.57MB