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小象學院《視覺SLAM-無人駕駛》 |
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小象學院《視覺SLAM-無人駕駛》
主講老師： 楊亮 紐約城市大學博士 畢業(yè)于中國科學院機器人學國家重點實驗室，正在紐約城市大學機器人實驗室攻讀第二博士學位。研究領(lǐng)域包括視覺SLAM，機器人運動規(guī)劃以及機器學習。在機器人頂級會議IROS以及IEEE Transaction及子刊發(fā)表多篇文章，獲得IEEE ICMA最佳學生論文獎以及ICIRA最佳學生論文決賽獎，同時他還是ICRA，IROS，ICCV，KBS, IJRA等會議和期刊的審稿人。參與過Tango支持項目。 殷鵬 卡耐基梅隆大學聯(lián)合培養(yǎng)博士 中國科學院機器人學國家重點實驗室和卡耐基梅隆大學聯(lián)合培養(yǎng)博士，正在卡內(nèi)基梅隴大學機器人研究所做SLAM方向研究。研究領(lǐng)域包括針對于無人駕駛的激光SLAM，激光里程計，基于SLAM和視覺信息的場景識別問題。ICRA，IROS等會議和期刊的審稿人。曾在某頂級無人駕駛組實習。 課程簡介： 本次的SLAM課程主要包括以下三個部分： 1. 以快速入門和理解為主，講解SLAM的基本概念和知識，包括傳感器、濾波、剛體的坐標系與運動、李群與李代數(shù)。其中傳感器主要涉及視覺和激光兩部分。視覺部分將介紹相機模型以及底層、中層、高層圖像處理。 2. 圍繞當前研究的熱點和重點來解答一下幾個問題：SLAM與無人機有什么聯(lián)系？SLAM與無人駕駛存在那些技術(shù)和未知的探索？AR/VR為什么需要憑借SLAM，又可以為我們帶來什么？ 我們生活的實踐中，SLAM助力盲人導航？ 3. 以程序示例來進行模塊化演示和強化理解，拋開那些所謂的多視幾何、隨機估計、計算幾何等困擾，簡化理解，快速找尋興趣點。不管是從事機器視覺、激光雷達，還是VINS都將在這里找到自己的部分回答。 面向人群： 1. 想了解激光、視覺SLAM的學習者 2. 希望學習SLAM技術(shù)并結(jié)合機器人、無人駕駛等技術(shù)人群； 3. 想轉(zhuǎn)行從事AR/VR開發(fā)以及無人駕駛的人群； 4. 對計算機視覺、概率論有一定了解的人群。 學習收益： 通過本課程的學習，學員將會收獲： 1. 幫助學員系統(tǒng)性的掌握基于視覺和激光SLAM的基本概念、基本原理和機器人、AR/VR之間的知識鏈接 2. 了解如何進行跟蹤、定位、構(gòu)圖，并且給出一個新的應用場景如何利用現(xiàn)有的技術(shù)進行嫁接 3. 了解國內(nèi)外經(jīng)典的開源項目以及應用場景和優(yōu)缺點 4. 實踐與理論結(jié)合，快速積累基本的項目經(jīng)驗 課程大綱： 第一課：SLAM概論和架構(gòu) 1. 從機器人的體系結(jié)構(gòu)討論SLAM的提出和發(fā)展 2. 濾波器是什么，誰真正的推動了SLAM？ 3. SLAM的新突破-圖優(yōu)化 4. SLAM的完整知識體系結(jié)構(gòu)介紹，基于Linux和ROS進行SLAM的進行本課程學習 5. ROS 基礎：RGB-D點云示例 第二課：SLAM基本理論一：坐標系、剛體運動和李群 1. SLAM的數(shù)學表達 2. 歐式坐標系和剛體姿態(tài)表示 3. 李群和李代數(shù) 4. 實例：Eigen和Sophus在濾波器上的應用 第三課：SLAM基本理論二：從貝葉斯開始學濾波器 1. 隨機狀態(tài)和估計 2. 卡爾曼濾波器 3. 擴展卡爾曼濾波器和SLAM 4. 粒子濾波器和SLAM 5. 實例：基于卡爾曼濾波器的SLAM實例 第四課：SLAM基本理論三：圖優(yōu)化 1. 從濾波器的痛來談圖優(yōu)化 2. Covisibility Graph和最小二乘 3. 淺談Marginlization 4. 實例：G2O圖優(yōu)化實戰(zhàn) 第五課：SLAM的傳感器 1. SLAM傳感器綜述 2. 視覺類傳感器（單目、雙目和RGBD相機） a. 相機模型和標定 b. 特征提取和匹配 3. 主動類傳感器-- 激光 a. 激光模型和不同激光特性 b. 激光特征和匹配 4. 實例： a. 特征提取和立體視覺的深度結(jié)算； b. 激光數(shù)據(jù)的基本處理 第六課：視覺里程計和回路檢測 1. 視覺里程計的綜述 2. 基于特征法的視覺里程計：PNP 3. 基于直接法的視覺里程計：Photometric Error 4. 基于立體視覺法的: ICP 5. 基于詞袋模型的回路檢測 6. 實例： a. PNP位姿估計 b. 直接法位姿估計 c. 回路檢測 第七課：激光里程計和回路檢測 1. 激光里程計簡介 2. 激光里程計算法LOAM和VLOAM簡單介紹 3. 激光回路檢測的特殊性和主要難點 4. 伯克利的BLAM和谷歌Cartographer中回路檢測的核心思路介紹 5. 實例: LOAM, Cartographer測試 第八課：地圖以及無人駕駛系統(tǒng) 1. SLAM中的不同地圖系統(tǒng)介紹 2. 高精度地圖介紹 3. 語義地圖介紹 4. 拓撲地圖介紹 5. 實例：粒子濾波定位實現(xiàn) 第九課：視覺和無人機、室內(nèi)輔助導航和AR/VR 1. 視覺SLAM的整體重述和實戰(zhàn) 2. SLAM、無人機和狀態(tài)機 3. Google Tango 和盲人導航 4. SLAM的小刺激：AR/VR 5. 實例：視覺SLAM的AR實例 第十課：深度學習和SLAM 1. SLAM的過去、現(xiàn)在和未來 2. 長航程SLAM的可能性 3. 單目深度估計和分割和場景語義 4. 動態(tài)避障 5. 新的特征表達 6. 課程總結(jié)
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發(fā)表于 2019-6-3 00:51:31
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