课程目标：

通过该课程的学习，学员应能够掌握激光雷达SLAM 系统原理、激光雷达成像模型、点云数据处理原理、点云帧间匹配算法、后端优化算法、地图构建种类及SLAM领域前沿与发展；掌握基本的激光SLAM开发步骤和方法以及相应的依赖库安装与配置。掌握基本常用的激光SLAM架构测试方法和对LINUX系统应用。

 

课程大纲：

主题	内容
激光SLAM理论	1. 激光SLAM简介 2. 激光雷达成像原理与模型 3. 传感器数据处理： 1）两轮差速底盘机器人运动学模型 2）航迹推算模型  3）激光雷达去畸变模型 4、基于ROS搭建一个搭载激光雷达的差速机器人仿真模型，（提前安装好虚拟机或双系统，上课之前发布课件和演示例程程序）
激光SLAM前端配准理论与实践	5、前端帧间匹配算法：ICP匹配算法 1) PL-ICP算法 2) 基于优化的匹配方法 3) 相关匹配与分支定界加速原理 4) ICP代码讲解与程序演示
激光SLAM理论	6、基于滤波方法的后端优化 1） 贝叶斯滤波 2） 粒子滤波 3） Gmapping算法与架构介绍 4） 激光SLAM常用算法对比 5） Gmapping工程实践
激光SLAM工程实践	7、 基于图优化的激光SLAM后端理论 8、 构建地图种类介绍 实践：激光雷达构建的地图用于导航与路径规划 9、 3D激光雷达介绍 10 相关工程经验项目分享

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服务优势：
丰富专家资源，精准匹配相关行业，相关项目技术精英，面向用户实际需求，针对性培训或咨询，互动式交流，案例教学，精品小班，实际工程项目经验分享，快捷高效，节省时间与金钱，少走弯路与错路。

专家力量：
中国科学院相关研究所高级研究人员
西门子，TI,vmware，MSC,Ansys，MDI，Mentor, candence,Altium,Atmel 、Freescale,达索，华为等
大型公司高级工程师，项目经理，技术支持专家
中科信软培训中心，资深专家或讲师
大多名牌大学，硕士以上学历，相关学历背景专业，理论素养高
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