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        SLAM | 詳解前端跟蹤及后端優(yōu)化算法

        共 1211字,需瀏覽 3分鐘

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        2021-04-29 08:06

        視覺SLAM是通過兩幀或多幀圖像來估計自身的位姿變化,再通過累積位姿變化計算當前位置。視覺SLAM不僅解決了移動機器人“我在哪里”的關鍵問題,而且在傳感器自身定位、路徑規(guī)劃及場景理解等問題中都有關鍵作用。

        視覺SLAM現(xiàn)已廣泛應用于機器人、自動駕駛、虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實等領域,市場需求大,薪資待遇高,近一年視覺SLAM算法工程師平均工資高達25K/月,其中34.9%的算法工程師薪資水平更是高達30K~50K/月。

        (來源:職友集)

        看到行業(yè)前景廣闊,很多伙伴想要入門學習視覺SLAM,但由于SLAM學習需要扎實的線性代數(shù)與概率論基礎、三維幾何理解、以及深厚的C++編程功底,導致大家在入門時就遇到瓶頸。再加上學習中無法將零散的知識點多,抓不到重點,很難構(gòu)建完整的SLAM知識系統(tǒng),遇到問題更是無人解答,致使很多同學“入門即放棄”。

        基于此,深藍學院推出『視覺SLAM理論與實踐』課程,課程自2017年12月開始打磨研究,至今已順利開設了九期。課程以系統(tǒng)全面的知識講解和精心設計的實踐項目,讓SLAMer真正掌握扎實系統(tǒng)的專門知識,同時培養(yǎng)良好的工程實戰(zhàn)能力。

        本課程深入講解前端跟蹤兩大類方法(特征點法和直接法)及后端基于圖模型的bundel Adjustment優(yōu)化方法,從傳感器數(shù)據(jù)、視覺里程計、后端、建圖、回環(huán)檢測五個模塊進行仔細講解,再通過實踐項目夯實基礎,讓大家通過課程將學到的算法串聯(lián)成系統(tǒng),在算法和編程兩大方面都能得到很大的提高,讓所學知識“活”起來。

        講師介紹

        課程大綱


        學后收獲

        1. 具備實現(xiàn)完整SLAM系統(tǒng)的能力

        2. 提升靈活運用及正確實現(xiàn)VSLAM算法的能力
        3. 具備通過視覺方法解決建圖與定位問題的能力
        4. 深入理解前端跟蹤的兩大類方法(特征點法和直接法)
        5. 深入理解后端基于圖模型的Bundel Adjustment優(yōu)化方法

        還能收獲

        1. 優(yōu)質(zhì)的學習圈子

        伙伴們大多是來自985、211及海外院校碩博,在這里大家一起學習、討論與研究。獨一無二的優(yōu)質(zhì)圈子將是你未來學習與就業(yè)的寶貴資源。

        2. 企業(yè)認可的證書

        學完課程后將有機會收獲優(yōu)秀學員證書、畢業(yè)證書,為你的簡歷加分添彩。(目前已有100+企業(yè)通過深藍學院招聘SLAM算法工程師)

        部分企業(yè)截圖


        課程服務

        1. 三師助力
        講師&助教及時答疑解惑,班主任全程帶班督學,幫你克服拖延,不斷進步。
        2. 定期班會
        助教1V1批改作業(yè),并在班會中進行講評和指導;在班會中,學習更多技巧;在交流中收獲更多思路。

         · 搶占學習名額 · 

        學習名額有限
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