背景介紹

自動(dòng)駕駛和服務(wù)機(jī)器人行業(yè)增速明顯，自2021年以來，多家公司開始逐步落地自己的L2~L4級(jí)別的輔助/自動(dòng)駕駛產(chǎn)品（無人出租車或者配送機(jī)器人），如百度、滴滴、美團(tuán)、華為、特斯拉、Waymo等。其中，基于視覺傳感器和慣性傳感器的同時(shí)定位與建圖技術(shù)（SLAM）是該領(lǐng)域的核心技術(shù)之一，各大公司均有相關(guān)在招崗位。由于視覺-慣性SLAM對(duì)從業(yè)者的理論和代碼要求都很高，導(dǎo)致行業(yè)人才供小于求，許多公司更是不惜重金招聘一個(gè)合格的SLAM算法工程師，并且薪資待遇極其豐厚。以下是某照片網(wǎng)站對(duì)SLAM相關(guān)職位的要求和待遇：

視覺SLAM由于成本低，單目/雙目結(jié)合多傳感器的方案越來越受青睞，而視覺慣性里程計(jì)更是多傳感融合方案的佼佼者；其中，最著名的方案當(dāng)屬VINS-Fusion(VINS-Mono的擴(kuò)展版)。VINS-Fusion是香港科技大學(xué)于2019年開源的視覺-慣性SLAM系統(tǒng)，KITTI Visual Odometry 榜單中排名最靠前的開源雙目 VO 方案，主要支持：?jiǎn)文?IMU、純雙目、雙目+IMU、雙目+IMU+GPS，是一個(gè)可以用于室外場(chǎng)景中無人車輛/機(jī)器人自主定位的優(yōu)秀方案，以下是官方測(cè)試效果展示：

幾種方案效果對(duì)比

KITTI測(cè)試場(chǎng)景

如何學(xué)習(xí)？

視覺-慣性SLAM所涉及的理論深度較深、覆蓋面廣，并對(duì)工程實(shí)踐能力要求也較高，新手自學(xué)時(shí)相對(duì)比較困難。當(dāng)下雖然有很多豐富的理論資料和優(yōu)秀的相關(guān)開源項(xiàng)目，但是許多童鞋面對(duì)海量的理論資料、復(fù)雜的開源項(xiàng)目時(shí)可能無從下手，前期學(xué)習(xí)曲線過于陡峭，不得不放棄繼續(xù)深入。為此，3D視覺工坊推出了《視覺-慣性SLAM的入門與實(shí)踐》課程，結(jié)合VINS-Fusion源碼，系統(tǒng)地對(duì)視覺-慣性SLAM的基礎(chǔ)理論知識(shí)進(jìn)行梳理。整套課程由一線算法工程師教授，從基礎(chǔ)理論到代碼剖析，保姆級(jí)教學(xué)，助力學(xué)員一步步從小白成長(zhǎng)為大牛。

課程大綱

講師介紹

畢業(yè)于西北工業(yè)大學(xué)，國(guó)內(nèi)某機(jī)器人創(chuàng)業(yè)公司技術(shù)總監(jiān)，具有多年SLAM和機(jī)器人領(lǐng)域產(chǎn)品、實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)， 曾獲國(guó)內(nèi)外多個(gè)機(jī)器人大賽一等獎(jiǎng)和冠軍。

面向?qū)ο?/strong>