《机器人SLAM导航核心技术与实战》先导课:SLAM的应用价值与技术难点

本文探讨了SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)的价值,包括其在机器人自主导航中的核心作用,以及在导览、安防、清扫等领域的广泛应用。同时,分析了SLAM的技术难点,如主要技术路线、AI融合及行业痛点,并提出了研究方向建议,如水下SLAM、软件优化和多传感器融合。附带源码与课件下载链接。

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本书内容安排

内容概要

1. SLAM价值

2. 产业应用与生态

3. 核心技术与难点

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视频讲解

先导课:SLAM的应用价值与技术难点

  • 先 导 课

  • 第 1 季 : 快 速 梳 理 知 识 要 点 与 学 习 方 法

  • 第 2 季 : 详 细 推 导 数 学 公 式 与 代 码 解 析

  • 第 3 季 : 代 码 实 操 以 及 真 实 机 器 人 调 试

  • 答 疑 课

------(永 久 免 费 ● 系 列 课 程 ● 长 期 更 新)------

本书内容安排

内容概要

1. SLAM价值

  • 躯体使智能得以延展

  • AI的最终归宿是机器人

  • 机器人的完全自主化

  • 自主移动技术

  • SLAM

2. 产业应用与生态

  • 导览机器人

  • 安防机器人

  • 清扫机器人

  • 配送机器人

  • 家庭服务机器人

  • 农业机器人

  • 无人驾驶

  • 特种作业机器人

  • 航天军工

  • 其他

3. 核心技术与难点

  • SLAM主要技术路线

  • AI与SLAM的强强联合

  • 行业痛点

  • 学习方法论

  • 如何寻找研究方向

我给大家建议的研究方向:

  • 发现新应用领域:水下SLAM应用、手动编辑SLAM地图、SLAM云计算化

  • 软件工程的优化:去ROS化、裸机级SLAM、跨平台兼容

  • 改进SLAM某些功能模块:特征提取新方法、闭环检测可靠性、持久化建图机制

  • 多传感器融合:传感器标定、时间戳同步、去干扰数据、数据关联

  • AI+SLAM:端到端SLAM、语义SLAM、特征工程

  • 克服异常场景:玻璃障碍物、传感器盲区、光照变化、上下坡问题


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  • PPT课件下载:

http://www.xiihoo.com/static/file/PPT/0-%E5%85%88%E5%AF%BC%E8%AF%BE%EF%BC%9ASLAM%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8%E4%BB%B7%E5%80%BC%E4%B8%8E%E6%8A%80%E6%9C%AF%E9%9A%BE%E7%82%B9.pptx

  • PDF课件下载:

http://www.xiihoo.com/static/file/PPT/0-%E5%85%88%E5%AF%BC%E8%AF%BE%EF%BC%9ASLAM%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8%E4%BB%B7%E5%80%BC%E4%B8%8E%E6%8A%80%E6%9C%AF%E9%9A%BE%E7%82%B9.pdf

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