|
|
【深蓝学院】多传感器融合定位
& }, |6 }: ~# e资源目录
6 [" M4 W2 d$ U: G) d 第一章_3D激光里程计 1 d' l- L7 c* N# X) H$ d
第1节_课程导读
0 `" X. d5 Z; n* Y: S+ I6 j 任务1-1 课程概述.mp4 108.37M# w R S) F* N5 E6 q; t( Q! v4 S; M
任务1-2 激光雷达工作原理及应用.mp4 298.29M
6 ^! t& F6 x) ~+ r( e7 G7 k% P( T 第2节_里程计方案 ICP&NDT理论讲解
$ {, R8 i& q- U3 Z2 h 任务3-1 前端里程计-ICP.mp4 131.28M
" }$ `, p2 m; U( ] U1 }/ T) ~ 任务3-2 前端里程计-NDT.mp4 137.22M
; Z7 \: |" s* }% d 第3节_里程计方案及代码讲解
+ E% d' ]$ I" f B" t R 任务4 前端里程计LOAM系列.mp4 119.76M
9 p+ ?2 _& L6 S/ M6 t+ K 第4节_数据集及其精度评价方法
' O; w8 g- t B, Z0 M4 }; F7 [ 任务5 数据集实现及精度评价方法.mp4 34.58M j6 O1 V! W+ k9 g+ {* T
第5节_LOAM代码讲解 1 w" h- V/ z8 D5 i* Q& H% I. Z
任务6 LOAM代码部分讲解.mp4 272.66M
* ?" l( l1 k0 V" N! B8 ?3 R 第6节_LeAM-LOAM代码讲解 4 |1 M; H* R3 r$ a3 M
任务7 LeAM-LOAM代码讲解.mp4 61.16M# Y/ G3 `! w) P) Q" o$ X9 g
第二章_点云地图构建及基于地图的定位 l: j/ o5 D Q7 X2 e W) I0 N5 u
第1节_内容回顾
% b, u$ r. D8 k 任务11 内容回顾.mp4 17.88M' [! i/ ?% `- _; E, f) F
第2节_回环检测及代码实现 ' o" p1 N& u/ K) \) Y$ W5 ?! Z+ h6 c
任务12 回环检测.mp4 331.14M& H e- t9 m( Y4 z; P
第3节_后端优化与点云地图构建 9 o4 @6 H6 K8 v6 T2 e
任务13 后端优化与点云地图构建.mp4 168.78M
4 m7 z( V5 G/ o3 J# c* J8 Y- O4 C% D 第4节_基于点云地图的定位 " H) }% J0 `5 J8 ~9 _, b# d9 m2 p
任务14 基于点云地图的定位.mp4 27.54M
* c1 ^# O" ?" Z) _% Q0 r 第5节_作业代码讲解 % ]! m$ c/ w2 J' G) _! i& k8 k9 o/ H- J
任务15 作业代码讲解.mp4 144.90M' B9 O/ M- ]5 [8 f# l
第三章_惯性导航原理及误差分析 O1 j$ [. ]) m9 I7 ]3 y
第1节 惯性技术简介
* [' x/ D) W1 b7 k8 p$ R4 |' P$ ? 任务18 惯性技术简介.mp4 94.62M
) ^. c: c% P' o. s: r3 e 第2节 IMU误差分析及处理 $ F7 D+ _+ b6 Z
任务19 惯性器件误差分析.mp4 40.52M& w4 P+ q8 ^1 O) N
第3节 内参标定
2 w7 [4 k& l7 ` F- M' Q 任务20 惯性器件内参标定.mp4 191.78M) x2 {, ^5 X* }3 h' g# M: B
第4节 IMU温补
# B3 F* t1 C$ R 任务21 惯性器件温补.mp4 33.36M( v% W" t/ n! J; A
第5节 惯性导航解算方法
5 V. x4 C: |$ ~9 B- \- O A 任务22 惯性导航解算.mp4 209.26M' B) D6 c4 `: g Y% _* ?1 I- F4 W. C
第6节 惯性导航误差模型
2 T+ F2 Z/ @6 X4 ] 任务23 惯性导航误差分析.mp4 89.60M* k2 @ n0 z( b- b1 v, p+ n
第四章_基于滤波的融合方法 6 T9 d1 N, z* l2 }9 ^/ N' p- D5 @
第1节 概率基础知识 / J2 m$ b/ }0 j1 j0 N! F
任务29 概率基础知识.mp4 106.38M
$ b' F. A& f" Q2 L" [9 Q | 第2节 滤波器基本原理 # A, G% |0 d+ G7 F: g# ~/ u. M
任务30 滤波器基本原理.mp4 294.31M& r# i* I- Y' \, U* }1 x, T+ n% R( C
第3节 基于滤波器的融合实现
" v/ C Y6 n& k1 I$ M 任务31 基于滤波器的融合.mp4 210.75M! @5 O" m9 n& _' t) S- v7 ?7 b' C. K0 L
第4节 基于KITTI数据集的融合实现
; W* p7 ^" l$ y) W! `& p6 P- z0 S 任务32 观测性与观测度分析.mp4 213.99M
) z4 Y; m! B* g+ H2 U 第五章_基于滤波的融合方法进阶 : k$ ?# Y! ]; }9 N. G8 M) B" X
第1节 融合编码器和融合约束的滤波方法 8 {5 o. e6 n% p* R% k) Y
任务35 融合编码器和融合运动约束的滤波方法.mp4 205.90M
3 P6 k4 L P2 z 第2节 组合导航的常见现象解释 # U( M! a* C8 }3 B$ ~
任务36 组合导航常见现象解释.mp4 297.14M
3 j8 @) d5 p' X1 [- U 第3节 融合磁力计和融合点云特征的滤波方法 2 C. d7 @) t3 y/ n3 k
任务37 融合磁力计和融合点云特征的滤波方法.mp4 177.06M$ ^9 m) l! k1 M- X& t
第六章_基于图优化的融合方法 * C) C+ e. \4 E) c
第1节 基于预积分的融合方案流程
G2 h; T' L, h" L. `& b 任务42 基于预积分的融合方案流程.mp4 45.52M. l- O, C3 C" ` M! t
第2节 预积分模型推导 $ I+ I/ i( T. q* ] g S
任务43 预积分模型推导.mp4 233.82M) G# _: f }7 y0 U* h9 _( O
第3节 典型方案介绍 # |. i; n9 G5 Q, M
任务44 典型方案介绍.mp4 152.28M
* T% ?' U. e8 v' ^ 第4节 融合编码器的优化方案 ; l) \( ~8 \# p
任务45 融合编码器的优化方案.mp4 11.83M. r# T# {3 V* g7 l" k7 q% A
第5节 作业
+ I8 q+ b, {- J( G2 i 任务46 作业.mp4 32.79M
) ^# |* J7 b& O: D 第七章_基于图优化的地图定位 3 h3 B6 v7 r' G+ k2 i+ _
第1节 流程介绍 7 K2 B0 M$ S3 m3 Y6 f8 P0 I
基于图优化的流程介绍.mp4 78.47M2 l8 J: R. L6 U! a8 V+ Q% r3 j
第2节 边缘化原理及应用 : o/ i" ^0 z) d. T/ |. n+ r; m
边缘化原理及应用.mp4 40.92M; R6 } s/ t; Q$ j" j' Q1 f% Y u! Z
第3节 基于KITTI的原理实现 + H* v+ H: T* G2 s2 H+ C: _! N
基于KITTI的原理实现.mp4 106.69M& v* ?- d8 f- h: Q
第4节 LIO-mapping
4 ^4 }$ e) V# V2 M lio-mapping.mp4 167.57M4 U* ]- ?/ u* C" C/ o
第5节 作业
) v, q' c! `$ ^$ X* E1 x 作业讲解.mp4 20.64M& }8 K# Q, V+ [# A/ W
第八章_传感器时空标定 1 _% o1 |# k' ^3 T# T
传感器时空标定.mp4 175.44M
! p. _: q) J: _! }) X! L( F7 l) Y9 V
) q: c2 ~6 F1 Y9 W k
: |3 K( x$ w. f, n( u4 C. c1 z9 h, ^: W) R3 ]
资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
& w6 I3 S3 ^) u' E# Q: H/ o
' a# J; m' S7 H" j x, M& c: P3 D2 p: d' t. E1 N
5 K( E" o! W8 s' a. O# W' y本资源由Java自学网收集整理【www.javazx.com】 |
|
[复制链接]
发表于 2024-5-11 01:24:02
