2020 波恩大学《传感器及状态估计》学习笔记(一)附资源下载链接

Prof. Dr. Cyrill Stachniss

个人简介:https://www.ipb.uni-bonn.de/people/cyrill-stachniss/
课程资料下载:https://www.ipb.uni-bonn.de/msr2-2020/

YouTube: y2u.be/4QG0y0pIOBE
Bilibili: www.bilibili.com/video/BV1DK411L7M6

课程视频(附字幕)
https://mp.weixin.qq.com/s/LKHbeeACGvXiotpJxGNH9Q

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最近一段时间,会坚持做一个学习笔记的整理~
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Course Introduction

● 移动机器人领域两个基础的问题
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第一课 Introduction to SLAM

Topic of the Course
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这一部分,针对SLAM问题,引入最小二乘用来状态估计, 就更简单的2D 激光SLAM问题开始学习,之后relax我们的问题,使得SLAM问题更加试用于一般的场景,即可以允许异常值的出现。通过传感器(lidar 相机)获取数据,并进行几何模型的建立。

What is SLAM?
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SLAM是在同一时间点,解决定位于建图两个问题的问题。这个问题看似有点纠结,因为我们需要一个高精度的地图,来更好的估

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