背景介绍
自动驾驶和服务机器人行业增速明显，2021年以来，许多公司开始落地自己的L2~L4级辅助/自动驾驶产品(无人出租车或配送机器人)，如百度、滴滴、美团、华为、特斯拉、Waymo等。 其中，基于视觉传感器和惯性传感器的同步定位与建筑技术(SLAM )是该领域的核心技术之一，各公司都在寻求相关工作岗位。 由于视觉-惯性SLAM对员工的理论和代码要求很高，行业人才供应不足。 许多公司为了招聘合格的SLAM算法工程师不惜重金，工资待遇非常高。 以下是某照片网站对SLAM相关职位的要求和待遇：
由于视觉SLAM成本低，单目/双目耦合多传感器方案越来越受欢迎，视觉惯性测距仪是多传感融合方案的领导者； 其中，最有名的方案是vins-fusion(vins-Mono的扩展版)。 VINS-Fusion是香港科技大学2019年开源视觉-惯性SLAM系统，是KITTI Visual Odometry排名第一的开源双目VO方案，主要是单眼IMU、纯双目、双目IMU、双目IMU
几种方案效果的比较
KITTI测试场景
如何学习
？
视觉-惯性贫民窟相关理论深度深、覆盖面广，对工程实践能力要求也高，初学者自学时相对困难。 目前有丰富的理论资料和很多优秀的相关开源项目，但很多童鞋在面对大量的理论资料、复杂的开源项目时，可能会措手不及。 前期的学习曲线太陡峭了，不得不放弃并深入。 为此，3D视觉工作室推出《视觉-惯性SLAM的入门与实践》课程，结合VINS-Fusion源代码，系统梳理了视觉-惯性SLAM的基础理论知识。 整个课程由一线算法工程师教授，从基础理论到代码分析、保姆级教育，帮助学生一步步从fdxd成长为phdxt。
课程大纲
讲师介绍
毕业于西北工业大学，是国内某机器人创业公司的技术总监，具有多年的SLAM及机器人领域产品、实战经验，曾在国内外多项机器人竞赛中获得一等奖和冠军。
面向对象
1 .具备线性代数、概率论和优化理论等基础数学知识
2 .掌握c编程语言，熟悉ROS机器人操作系统的使用
3. SLAM相关研究方向的kldbq需要高级的一线算法和工程人员，以及非常想转入SLAM领域的员工
学后收获
1 .熟练掌握视觉-惯性SLAM基础理论
2 .掌握知名开源程序VINS-Fusion，具有独立阅读其他开源SLAM代码的能力
3 .具备独立开发视觉-惯性SLAM系统的编程和实践能力；
4 .针对企业层面的要求，胜任相关岗位
课程的优点
1 .国内第一门针对VINS-Fusion框架的课程
2 .授课讲师在学术界和工业界有丰富的理论研究和工程落地经验；
3 .算法理论与实践相结合，保姆级教学，讲师几年的经验投身其中，数据、代码开源帮助学员更好地理解每一个细节，并应用于实际项目；
4 .教授结束后，安排练习项目，答疑组内，讲师面对面与学生一起交流遇到的难题；
5 .高质量的学习社团可以和国内外大学的学生一起讨论学习。 你踩的洞他们有很大概率踩过
开课时间
2021年8月29日正式开始上课，为期3个月，每两周更新一次。 具体时间以学习小组内公告为主。
课程咨询
点击购买与咨询
微信扫码可以浏览、购买、学习课程
长按加客服微信，咨询更多
组号： 910070197
咨询QQ群，了解更多
也可以点击“阅读原文”直接购买课程