[神经网络/机器视觉/自然语言处理] 多传感器融合SLAM系统实战课程 从传感器标定到激光视觉惯性算法精读与优化
课程介绍本课程以多模态融合SLAM技术为核心，面向希望深入理解与掌握前沿SLAM算法的学员。课程从传感器分析、激光与视觉SLAM算法框架解析开始，详细讲解多传感器外参标定原理与代码实现。随后深入激光—惯性子系统（LIS）和视觉—惯性子系统（VIS）的代码精读与优化方法，结合激光、视觉与惯性数据的融合策略，最终实现LVI-SAM系统的实战开发与性能评估。通过完整的大作业案例，学员能够掌握多模态SLAM的系统设计、算法实现与工程应用能力，实现从理论理解到项目落地的全面提升。
课程目录
├─1、多模态融合SLAM技术分享 .mp4
├─2、传感器介绍及分析及激光与视觉SLAM算法框架解析 .mp4
├─3、多传感器外参标定原理与代码讲解 .mp4
├─4、激光—惯性子系统（LIS）代码精读 .mp4
├─5、视觉—惯性子系统（VIS）代码精读 .mp4
├─6、激光—视觉—惯性数据融合与优化融合 .mp4
├─7、LVI—SAM代码实战与评估 .mp4
├─8、大作业讲解视频 .mp4
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