SLAM第四讲:相机模型与非线性优化

  • 学习人数

    254

  • 难度级别

    中级

  • 课程时长

    2时18分

  • 综合评分

    10

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本讲将介绍有关针孔相机模型与图像的知识,然后介绍非线性优化的基础知识。在视觉SLAM中,我们用针孔相机作为观测模型,表达图像与真实世界的联系。你将学习针孔相机的几何成像关系、径向与切向畸变,然后学习非线性优化中最基础的梯度下降原理。在实践部分,你将通过g2o和Ceres来熟悉优化库的使用。

高翔

学院讲师

讲师简介
慕尼黑工业大学计算机视觉组博士后,清华大学自动控制与工程博士,长期从事SLAM的研究,主要包括机器人的中的视觉SLAM技术、机器学习与SLAM的结合。主编畅销书《视觉SLAM十四讲:从理论到实践》,在国际知名期刊IEEE Transactions on Mechatronics、Robotics and Autonomous Systems、Autonomous Robots等发表论文数篇。
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