《机器人SLAM导航核心技术与实战》第1季：第7章_SLAM中的数学基础

视频讲解
第1季：第7章_SLAM中的数学基础
  • 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
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7.1 SLAM发展简史
①SLAM的起源
②数据关联、收敛和一致性
③SLAM的基本理论
④SLAM的学习方法

 
 
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7.2 SLAM中的概率理论
①状态估计问题
②概率运动模型
③概率观测模型
④概率图模型

 
 
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7.3 估计理论
①估计量的性质
②估计量的构建
③各估计量比较

 
 
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7.4 基于贝叶斯网络的状态估计
①贝叶斯估计
②参数化实现
③非参数化实现

 
 
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7.5 基于因子图的状态估计
①非线性最小二乘估计
②直接求解方法
③优化方法
④各种优化方法对比
⑤常用优化工具

 
 
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7.6 典型SLAM算法
①EKF-SLAM
②Fast-SLAM
③Graph-SLAM
④现今主流SLAM算法

 
 
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7.7 SFM、BA和SLAM比较

 
 
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