视觉SLAM进阶：手写VIO与IMU融合实战

 1. 课程核心价值   
视觉SLAM进阶课程专为已具备SLAM基础的学习者设计，重点突破IMU传感器数据处理与多传感器融合技术难点。课程通过理论推导与代码实践结合的方式，系统讲解从IMU预积分到VINS系统构建的全流程，帮助学员掌握手写VIO（视觉惯性里程计）的核心算法。   

 2. 课程内容架构   
课程分为7大模块，层层递进：   

- 传感器基础：深入解析IMU工作原理与误差模型   

- 优化算法：基于预积分的IMU与视觉数据融合方法   

- 滑动窗口理论：详解VIO系统的可观性与一致性   

- 代码实践：逐行实现求解器与滑动窗口算法   

- 工程落地：完整构建VINS系统并优化视觉前端   

 3. 实战特色亮点   
课程以"理论+代码"双轨教学为特色，所有算法均提供可运行的源码：   

- 手写实现IMU预积分的雅可比矩阵推导   

- 完成滑动窗口优化器的增量式求解   

- 实战演练特征点跟踪与关键帧管理策略   

- 带注释的课件代码覆盖Eigen、Ceres等主流库的应用   

 4. 适合人群分析   
本课程适合：   

- 已学习过SLAM基础理论（如ORB-SLAM）的开发者   

- 需要提升多传感器融合能力的机器人算法工程师   

- 希望理解VIO系统底层原理的研究人员   

- 追求从公式推导到工程实现完整闭环的学习者   

 5. 课程学习建议   
建议按"视频学习→推导验证→代码调试"三步骤进行：   

1. 先通过理论视频理解IMU预积分与Bundle Adjustment的关系   

2. 结合课件推导滑动窗口的边缘化过程   

3. 使用提供的代码框架逐步实现重力对齐等关键模块   

注意：需提前熟悉C++11、李群李代数及非线性优化基础知识。   

通过本课程，学习者不仅能掌握VIO系统的实现细节，更能培养解决复杂SLAM工程问题的思维能力。从IMU标定到实时位姿估计，构建完整的自动驾驶/机器人定位技术栈。