無人機的關(guān)鍵技術(shù)是定位，對于無人機定位來說，實時性是一個重要的條件。但是單目視覺SLAM算法存在一些自身框架無法克服的缺陷，視覺里程計常常需要在計算代價與精度之間做權(quán)衡。
然而，IMU剛好可以彌補視覺SLAM的不足，融合 IMU 和視覺信息的 VIO 算法能夠很大程度地提高單目 SLAM 算法的性能，是一種低成本、高性能的導(dǎo)航方案，并且在無人機、機器人及AR/VR等領(lǐng)域都得到了應(yīng)用。
因此，VIO在工業(yè)中占據(jù)了相當重要的地位，在市場上也是有越來越大的需求。 同時，很多機器人領(lǐng)域的伙伴在后期的學(xué)習(xí)過程中，也發(fā)現(xiàn)了單一傳感器存在的弊端，意識到需要學(xué)習(xí)更加可靠的融合定位方法。
但VIO是一個龐大的任務(wù)系統(tǒng)，包含了SLAM的各個部分，需要系統(tǒng)學(xué)習(xí)了解各個部分之間的關(guān)系。很多伙伴在學(xué)習(xí)VIO過程中發(fā)現(xiàn)，自己雖然有一些SLAM的基礎(chǔ)，但僅是學(xué)完了十四講，跑通了幾個經(jīng)典的系統(tǒng)代碼，很少能夠透徹理解其中的原理。
面對SLAM與IMU融合的框架，也很難快速找到學(xué)習(xí)的思路。無法透徹理解VIO的根本原理，遇到問題不能快速提出解決方案，更達不到企業(yè)用人要求！
因此，深藍學(xué)院誠邀賀一家博士和高翔博士強強聯(lián)合，共同打磨了SLAM的進階課程——『從零開始手寫VIO』。 課程抓住了VIO的主線，詳細介紹各個模塊的內(nèi)容，從基本的數(shù)學(xué)原理講解到代碼實踐，并重點講解了預(yù)積分，滑動窗口濾波算法，邊緣化，優(yōu)化等重要原理和過程。
通過了解VIO系統(tǒng)的融合框架，使大家很大程度上加深對SLAM整個系統(tǒng)的理解。對SLAM行業(yè)的從事者、在校學(xué)生的學(xué)習(xí)都會有很大的幫助。為未來的研究學(xué)習(xí)以及工作應(yīng)用提供更多思路，同時能夠解決工程中的一些實際問題。
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