SLAM理论与实践

       SLAM (simultaneous localization and mapping), 即时定位与地图构建，被很多学者认为是实现真正全自主移动机器人的关键。直白地讲，SLAM指的是当某种设备（如机器人、VR设备等）来到一个完全陌生的环境时，它需要精准地建立时间和空间的对应关系，并能完美地回答以下一系列问题：我刚才在哪里，现在在哪里？我看到了什么，现在看到的和之前看到的有哪些异同？我过去的行走轨迹是什么？我现在看到的世界是什么样子，和过去相比有怎样的变化？我的轨迹抖吗，我的位置飘吗？我还能跟踪到自己的轨迹吗，如果我丢了应该怎么办？我过去建立的对世界的认识还有用吗？我能在已有世界的抽象里快速对我现在的位置进行定位吗？

       当下，SLAM正在AR、机器人、无人机、无人驾驶等领域火速入侵，用夸张点的说法，就像移动互联网时代的手机地图定位一样，只要是跟位置相关的生意，谁抛弃了这张地图，谁将抛弃了自己的未来。

-- 讲师简介 --

       高翔，慕尼黑工业大学博士后，清华大学自动化系博士

       长期从事SLAM（simultaneous localization and mapping，即时定位与地图构建）的研究，主要包括机器人的中的视觉SLAM技术、机器学习与SLAM的结合。主编畅销书《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》，在国际知名期刊IEEE Transactions on Mechatronics、Robotics and Autonomous Systems、Autonomous Robots等发表论文数篇。

-- 课程内容 --

1. 概述与预备知识（2学时）
2. 三维空间的刚体运动（2学时）
3. 李群与李代数（2学时）
4. 相机模型与非线性优化（2学时）
5. 特征点法视觉里程计（2学时）
6. 直接法视觉里程计（2学时）
7. 后端优化（2学时）
8. 回环检测（2学时）
 

-- 学习方式和特色 --

1. 学习方式：

   1. 录播+在线实时答疑，一年内可以无限次播放；

   2. 课后习题布置，微信答疑群内，与讲师实时交流；

   3. 课程ppt提前公开给学员，便于课前预习；

   4. 课后向学员公开课程源代码，便于课后练习。

2. 开课时间：

   12月6号到12月30号，连续四周的周三、周六晚上7~9点进行授课。

3. 课程特色：

   1. 课程学员学习结束，可获得深蓝学院认证的学习证书；

   2. 优秀学员可推荐至Momenta、地平线、图森未来等知名的无人驾驶企业实习或者就业。

-- 先修课程 参考书籍 --

1. 先修课程

   高等数学、线性代数（矩阵论）、概率论、C++、Linux

2. 参考书籍

   参考书籍：《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》

3. 特别建议

   课外时间多用于课程习题，更好地吸收课程知识