15天掌握多传感器融合定位（含源码）

 1. 为什么选择多传感器融合定位技术   
多传感器融合定位是自动驾驶、机器人导航等领域的核心技术，通过整合激光雷达、IMU、编码器等不同传感器的优势，显著提升定位精度和系统鲁棒性。本课程采用"理论推导+源码实现"双轨模式，覆盖点云地图构建、惯性导航解算、图优化融合等关键技术，帮助学习者快速掌握工业级解决方案的开发能力。   

 2. 课程核心内容模块解析   
课程分为七大知识模块：   

- 3D激光里程计：详解ICP/NDT算法原理，结合LOAM系列源码分析   

- 点云地图构建：包含回环检测、后端优化等关键技术及KITTI数据集实战   

- 惯性导航原理：从IMU误差分析到温补技术，推导导航解算的完整数学过程   

- 滤波融合方法：涵盖概率基础、观测性分析及磁力计/点云特征融合进阶方案   

- 图优化融合：重点解析预积分模型推导和LIO-mapping等前沿方法   

 3. 独特的实战教学设计   
每个章节均配备完整源码工程和作业任务，例如：   

- 在"基于滤波的融合实现"中，通过MATLAB/Python代码演示状态估计过程   

- "传感器时空标定"模块提供标定工具链的实际操作演示   

- 作业部分包含KITTI数据集的完整处理流程，培养工程化开发思维   

 4. 适合哪些人群学习   
本课程特别适合：   

- 自动驾驶/机器人领域的算法工程师提升定位算法能力   

- 高校研究生开展SLAM相关课题研究   

- 具备线性代数、概率基础的开发者转型感知算法岗位   

建议先修知识包括C++编程基础、ROS框架基础操作和矩阵运算能力。   

 5. 课程区别于同类产品的优势   
与其他理论型课程不同，本课程所有算法均配套可运行的代码：   

- 提供LOAM/LeGO-LOAM等经典算法的逐行解析   

- 包含工业级融合方案的实现细节（如边缘化处理技巧）   

- 作业代码讲解覆盖90%以上的常见调试问题   

通过15天的系统训练，学习者能够独立完成从传感器标定到地图定位的全流程开发。   

多传感器融合定位技术正在重塑智能设备的感知能力，本课程通过严谨的数学推导和工业级代码实践，帮助学习者建立完整的知识体系。无论是技术深度还是实战价值，都堪称领域内的精品课程资源。

资源目录列表：

├─多传感器融合定位 - 带源码课件
│  ├─第八章_传感器时空标定
│  │  ├─传感器时空标定.mp4
│  ├─第二章_点云地图构建及基于地图的定位
│  │  ├─第1节_内容回顾
│  │  │  ├─任务11 内容回顾.mp4
│  │  ├─第2节_回环检测及代码实现
│  │  │  ├─任务12 回环检测.mp4
│  │  ├─第3节_后端优化与点云地图构建
│  │  │  ├─任务13 后端优化与点云地图构建.mp4
│  │  ├─第4节_基于点云地图的定位
│  │  │  ├─任务14 基于点云地图的定位.mp4
│  │  ├─第5节_作业代码讲解
│  │  │  ├─任务15 作业代码讲解.mp4
│  ├─第六章_基于图优化的融合方法
│  │  ├─第1节 基于预积分的融合方案流程
│  │  │  ├─任务42 基于预积分的融合方案流程.mp4
│  │  ├─第2节 预积分模型推导
│  │  │  ├─任务43 预积分模型推导.mp4
│  │  ├─第3节 典型方案介绍
│  │  │  ├─任务44 典型方案介绍.mp4
│  │  ├─第4节 融合编码器的优化方案
│  │  │  ├─任务45 融合编码器的优化方案.mp4
│  │  ├─第5节 作业
│  │  │  ├─任务46 作业.mp4
│  ├─第七章_基于图优化的地图定位
│  │  ├─第1节 流程介绍
│  │  │  ├─基于图优化的流程介绍.mp4
│  │  ├─第2节 边缘化原理及应用
│  │  │  ├─边缘化原理及应用.mp4
│  │  ├─第3节 基于KITTI的原理实现
│  │  │  ├─基于KITTI的原理实现.mp4
│  │  ├─第4节 LIO-mapping
│  │  │  ├─lio-mapping.mp4
│  │  ├─第5节 作业
│  │  │  ├─作业讲解.mp4
│  ├─第三章_惯性导航原理及误差分析
│  │  ├─第1节 惯性技术简介
│  │  │  ├─任务18 惯性技术简介.mp4
│  │  ├─第2节 IMU误差分析及处理
│  │  │  ├─任务19 惯性器件误差分析.mp4
│  │  ├─第3节 内参标定
│  │  │  ├─任务20 惯性器件内参标定.mp4
│  │  ├─第4节 IMU温补
│  │  │  ├─任务21 惯性器件温补.mp4
│  │  ├─第5节 惯性导航解算方法
│  │  │  ├─任务22 惯性导航解算.mp4
│  │  ├─第6节 惯性导航误差模型
│  │  │  ├─任务23 惯性导航误差分析.mp4
│  │  ├─第7节 作业
│  ├─第四章_基于滤波的融合方法
│  │  ├─第1节 概率基础知识
│  │  │  ├─任务29 概率基础知识.mp4
│  │  ├─第2节 滤波器基本原理
│  │  │  ├─任务30 滤波器基本原理.mp4
│  │  ├─第3节 基于滤波器的融合实现
│  │  │  ├─任务31 基于滤波器的融合.mp4
│  │  ├─第4节 基于KITTI数据集的融合实现
│  │  │  ├─任务32 观测性与观测度分析.mp4
│  │  ├─第5节 作业
│  ├─第五章_基于滤波的融合方法进阶
│  │  ├─第1节 融合编码器和融合约束的滤波方法
│  │  │  ├─任务35 融合编码器和融合运动约束的滤波方法.mp4
│  │  ├─第2节 组合导航的常见现象解释
│  │  │  ├─任务36 组合导航常见现象解释.mp4
│  │  ├─第3节 融合磁力计和融合点云特征的滤波方法
│  │  │  ├─任务37 融合磁力计和融合点云特征的滤波方法.mp4
│  │  ├─第4节 作业及代码
│  ├─第一章_3D激光里程计
│  │  ├─第1节_课程导读
│  │  │  ├─任务1-1 课程概述.mp4
│  │  │  ├─任务1-2 激光雷达工作原理及应用.mp4
│  │  ├─第2节_里程计方案 ICP&NDT理论讲解
│  │  │  ├─任务3-1 前端里程计-ICP.mp4
│  │  │  ├─任务3-2 前端里程计-NDT.mp4
│  │  ├─第3节_里程计方案及代码讲解
│  │  │  ├─任务4 前端里程计LOAM系列.mp4
│  │  ├─第4节_数据集及其精度评价方法
│  │  │  ├─任务5 数据集实现及精度评价方法.mp4
│  │  ├─第5节_LOAM代码讲解
│  │  │  ├─任务6 LOAM代码部分讲解.mp4
│  │  ├─第6节_LeAM-LOAM代码讲解
│  │  │  ├─任务7 LeAM-LOAM代码讲解.mp4
│  │  ├─第7节_作业