slam技術距今已有 30 餘年的發展歷史，根據感測器不同，分為視覺slam和雷射slam兩類。但相比於深度學習、大資料等詞彙，聽過的人少之又少，國內從事相關研究的機構更是屈指可數。直至最近三年，slam才逐漸成為國內機械人和無人駕駛的熱門研究方向，在當前比較熱門的一些創業方向中嶄露頭角：
vr/ar 方面 ，根據 slam 得到地圖和當前視角對疊加虛擬物體做相應渲染，這樣做可以使得疊加的虛擬物體看起來比較真實，沒有違和感；提起slam的重要性，有人說，slam是無人駕駛技術的靈魂；也有人曾打比方說，機械人離開了slam，就像手機離開了wifi和資料網路一樣。之所以沒有受到廣泛關注，主要在於這個方向難度很大，入門資料很少，需要較強的linux系統下的c和c++程式設計能力。這些原因直接或者間接導致，國內slam技術人才稀缺，同時，機械人、無人機、無人駕駛、增強現實等企業的需求旺盛，供不應求的局面逐漸鋪開。無人機領域，slam可以構建區域性地圖，輔助無人機進行自主避障、規劃路徑；
無人駕駛領域
， slam 技術可以提供視覺里程計功能，然後跟其他的定位方式融合；
機械人領域
，slam 可以用於生成環境的地圖。基於這個地圖，機械人執行路徑規劃、自主探索、導航等任務。
視覺slam理論到實踐（第三期）』、『雷射slam理論到實踐
課程講師
高翔，深藍學院視覺slam講師，慕尼黑工業大學博士後，清華大學自動化系博士，主編暢銷書《視覺slam十四講：從理論到實踐》。長期從事slam（即時定位與地圖構建）的研究，主要包括機械人的中的視覺slam技術、機器學習與slam的結合，在國際知名期刊 ieee transactions on mechatronics、robotics and autonomous systems、autonomous robots等發表**數篇。
曾書格，深藍學院雷射slam講師，越凡創新科技****技術負責人，電子科技大學碩士，研究生期間主要從事雷射slam和機械人導航方面的研究和專案，其帶隊研發的全自主移動機械人—小販機械人（fanbot）已與萬達、獵戶星空等知名企業合作，團隊擁有90多項國家專利技術。
課程特色
1.成熟的課程體系，從數學基礎知識講起；
2.理論結合實踐，降低入門門檻；
3.
4.作業設定新穎，批閱講解仔細；
5.優秀學員頒發講師簽名的深藍學院證書；
6.可
；7.課程ppt和作業，會提前公開給學員。
課程目錄
一、視覺slam理論與實踐課程
1.概述與預備知識（2學時）
1.1 課程內容提要與預備知識
1.2 slam是什麼
1.3 視覺slam數學表述與框架
1.4 linux下的c++程式設計基礎
1.5 實踐：hello slam
2.三維空間的剛體運動（2學時）
2.1 點與座標系
2.2 旋轉矩陣
2.3 旋轉向量與尤拉角
2.4 四元數
2.5 相似、仿射和射影變換
2.6 實踐：eigen矩陣運算
2.7 實踐：eigen幾何模組
3.
李群與李代數（2學時）
3.1 群
3.2 李群與李代數
3.3 指數與對數對映
3.4 李代數求導與擾動模型
3.5 實踐：sophus李代數運算
4.相機模型與非線性優化（2學時）
4.1 針孔相機模型與畸變
4.2 影象的組成
4.3 從狀態估計到最小二乘
4.4 非線性優化與最小二乘法
4.5 實踐：ceres曲線擬合
4.6 實踐：g2o曲線擬合
5.特徵點法視覺里程計（2學時）
5.1 特徵點的提取與匹配
5.2 對極幾何
5.3 三角測量
5.4 3d-2d：pnp
5.5 3d-3d：icp
5.6 實踐：orb特徵點
5.7 實踐：pnp
5.8 實踐：icp
6.直接法視覺里程計（2學時）
6.1 直接法的引出
6.2 光流
6.3 直接法
6.4 實踐：lk光流
6.5 實踐：rgb-d直接法
7.後端優化（2學時）
7.1 濾波器
7.2 bundle adjustment與圖優化
7.3 pose graph
7.4 factor graph
7.5 實踐：bundle adjustment
7.6 實踐：pose graph
8.回環檢測（2學時）
8.1 概述
8.2 詞袋模型
8.3 實踐：建立字典以計算影象間相似性
8.4 課程小結
二、雷射slam理論與實踐課程
1.雷射slam簡要介紹（2學時）
1.1 雷射slam的發展歷史
1.2 雷射slam的流程
1.3 本課程目標
2.感測器資料處理i：里程計運動模型及標定（2學時）
2.1 里程計運動學模型
2.2 里程計標定原理
2.3 實踐：里程計標定程式編寫
3.感測器資料處理ii：雷射雷達數學模型和運動畸變去除（2學時）
3.1 雷射雷達數學模型
3.2 運動畸變概念及影響
3.3 基於純雷射雷達的運動畸變去除
3.4 基於里程計輔助的運動畸變去除
3.5 實踐：畸變去除程式編寫
4.雷射slam的前端配準方法（2學時）
4.1 icp匹配方法
4.2 pl-icp匹配方法
4.3 基於優化的方法
4.4 相關方法 & 分支定界匹配方法
4.5 實踐：配準方法的比較
5.基於濾波器的雷射slam方法(grid-based)（2學時）
5.1 粒子濾波介紹
5.2 fastslam原理以及優化(improved)
6.基於圖優化的雷射slam方法(grid-based)（2學時）
6.1 pose graph的概念
6.2 非線性最小二乘原理
6.3 非線性最小二乘求解slam
6.4 經典開源演算法(cartographer)基本流程
6.5 實踐：實現乙個簡單的基於優化的slam演算法
7.基於已知定位的建圖（2學時）
7.1 地圖分類
7.2 基於已知定位的柵格地圖構建
7.3 實踐：構建柵格地圖
8.3d雷射slam介紹（2學時）
8.1 3d雷射slam介紹
8.2 3d雷射和視覺融合
報名
視覺slam課程費用499元，限時領取100元優惠碼；雷射slam課程費用699元，可領取200元優惠碼
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