SLAM第七讲:后端优化

  • 学习人数

    213

  • 难度级别

    中级

  • 课程时长

    1时49分

  • 综合评分

    10

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本讲将介绍后端优化的知识:滤波器、Bundle Adjustment与Pose Graph。这些都是现在SLAM中常用的知识。特别地,我们会强调Bundle Adjustment中的稀疏性来源,以及如何利用矩阵的稀疏结构,加速BA的求解过程。在编程和习题中,你需要用g2o和Ceres来完成一定规模下的BA问题求解。

高翔

睿慕课学院

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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