一夜爆火的SLAM技术即将颠覆哪些领域
SLAM的英文全程是 Simultaneous Localization and Mapping,中文稱作「同時定位與地圖創(chuàng)建」。SLAM試圖解決這樣的問題:一個機器人在未知的環(huán)境中運動,如何通過對環(huán)境的觀測確定自身的運動軌跡,同時構(gòu)建出環(huán)境的地圖。SLAM技術(shù)正是為了實現(xiàn)這個目標涉及到的諸多技術(shù)的總和。
SLAM技術(shù)距今已有 30 余年的發(fā)展歷史,但相比于深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)等詞匯,聽過的人少之又少,國內(nèi)從事相關(guān)研究的機構(gòu)更是屈指可數(shù)。直至最近三年,SLAM才逐漸成為國內(nèi)機器人和計算機視覺領(lǐng)域的熱門研究方向,在當前比較熱門的一些創(chuàng)業(yè)方向中嶄露頭角:
VR/AR 方面,根據(jù) SLAM 得到地圖和當前視角對疊加虛擬物體做相應(yīng)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;
無人機領(lǐng)域,SLAM可以構(gòu)建局部地圖,輔助無人機進行自主避障、規(guī)劃路徑;
無人駕駛領(lǐng)域, SLAM 技術(shù)可以提供視覺里程計功能,然后跟其他的定位方式融合;
機器人定位導(dǎo)航領(lǐng)域,SLAM 可以用于生成環(huán)境的地圖。基于這個地圖,機器人執(zhí)行路徑規(guī)劃、自主探索、導(dǎo)航等任務(wù)。
提起SLAM的重要性,有人說,SLAM是無人駕駛技術(shù)的靈魂;也有人曾打比方說,手機離開了WIFI和數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò),就像無人車和機器人離開了SLAM一樣。之所以沒有受到廣泛關(guān)注,主要原因在于這個方向難度很大,入門的門檻太高,具體來講有以下幾個原因:
1.?入門資料很少:雖然國內(nèi)也有部分人在做,但這方面的中文資料幾乎沒有,入門教程匱乏,直至2017年4月《視覺SLAM十四講:從理論到實踐》的問世。
2.?難以實現(xiàn):SLAM是一個完整的系統(tǒng),由許多個分支模塊組成。現(xiàn)在經(jīng)典的方案是“圖像前端,優(yōu)化后端,閉環(huán)檢測”的三部曲,很多文獻看完了自己實現(xiàn)不出來。
3.?動手編程需要大量的先決知識:首先,你要會C和C++,網(wǎng)上很多代碼還用了11標準的C++;第二,要會用Linux;第三,要會cmake,vim/emacs及一些編程工具;第四要會用openCV, PCL, Eigen等第三方庫。只有學(xué)會了這些東西之后,你才能真正上手編一個SLAM系統(tǒng)。如果你要跑實際機器人,還要會ROS。
上述原因直接或者間接導(dǎo)致,國內(nèi)SLAM技術(shù)人才稀缺,同時,機器人、無人機、無人駕駛、虛擬現(xiàn)實等企業(yè)的需求旺盛,供不應(yīng)求的局面逐漸鋪開。
困難多意味著收獲也多,坎坷的道路才能鍛煉人。鑒于SLAM技術(shù)入門困難,專注于前沿科技在線教育的深藍學(xué)院,聯(lián)合《視覺SLAM十四講:從理論到實踐》書籍作者高翔博士,推出《SLAM從理論到實踐(第二期)》在線系列課程。課程每章節(jié)均安排有作業(yè)及參考資料,根據(jù)作業(yè)打分評選優(yōu)秀學(xué)員,優(yōu)秀學(xué)員可獲得證書,并推薦到百度智能駕駛事業(yè)群、Momenta、地平線、圖森未來、馭勢科技等知名企業(yè)實習(xí)就業(yè)。
課程講師
高翔,慕尼黑工業(yè)大學(xué)博士后,清華大學(xué)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(gòu)建)的研究,主要包括機器人的中的視覺SLAM技術(shù)、機器學(xué)習(xí)與SLAM的結(jié)合,在國際知名期刊 IEEE?Transactions on Mechatronics、Robotics and Autonomous?Systems、Autonomous?Robots等發(fā)表論文數(shù)篇。
附:《視覺SLAM十四講:從理論到實踐》是國內(nèi)第一本也是唯一一本專注于SLAM的書籍,現(xiàn)已成為國內(nèi)入門SLAM的必備資料。
課程特色
1.?成熟的課程體系,從數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識講起;
2.?理論結(jié)合實踐,降低入門門檻;
3.?課上在線答疑,課下微信群答疑;
4.?作業(yè)設(shè)置新穎,批閱講解仔細;
5.?優(yōu)秀學(xué)員頒發(fā)講師簽名的深藍學(xué)院證書;
6.?可推薦至百度、地平線等實習(xí)就業(yè);
7.?課程PPT和作業(yè),會提前公開給學(xué)員。
課程目錄
1.?概述與預(yù)備知識(2學(xué)時)
? ? 1.1? 課程內(nèi)容提要與預(yù)備知識
? ? 1.2? SLAM是什么
? ? 1.3? 視覺SLAM數(shù)學(xué)表述與框架
? ? 1.4? Linux下的C++編程基礎(chǔ)
? ? 1.5? 實踐:Hello SLAM
2.?三維空間的剛體運動(2學(xué)時)
? ? 2.1 點與坐標系
? ? 2.2 旋轉(zhuǎn)矩陣
? ? 2.3 旋轉(zhuǎn)向量與歐拉角
? ? 2.4 四元數(shù)
? ? 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幾何模塊
3.?李群與李代數(shù)(2學(xué)時)
? ? 3.1 群
? ? 3.2 李群與李代數(shù)
? ? 3.3 指數(shù)與對數(shù)映射
? ? 3.4 李代數(shù)求導(dǎo)與擾動模型
? ? 3.5 實踐:Sophus李代數(shù)運算
4.?相機模型與非線性優(yōu)化(2學(xué)時)
? ? 4.1 針孔相機模型與畸變
? ? 4.2 圖像的組成
? ? 4.3 從狀態(tài)估計到最小二乘
? ? 4.4 非線性優(yōu)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.?特征點法視覺里程計(2學(xué)時)
? ? 5.1 特征點的提取與匹配
? ? 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特征點
? ? 5.7 實踐:PnP
? ? 5.8 實踐:ICP
6.?直接法視覺里程計(2學(xué)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.?后端優(yōu)化(2學(xué)時)
? ? 7.1 濾波器
? ? 7.2 Bundle Adjustment與圖優(yōu)化
? ? 7.3 Pose Graph
? ? 7.4 Factor Graph
? ? 7.5 實踐:Bundle Adjustment
? ? 7.6 實踐:Pose Graph
8.?回環(huán)檢測(2學(xué)時)
? ? 8.1 概述
? ? 8.2 詞袋模型
? ? 8.3 實踐:建立字典以計算圖像間相似性
? ? 8.4 課程小結(jié)
報名
課程費用499元,前200位報名者可領(lǐng)取?100元優(yōu)惠券?;課程采用在線授課,一年內(nèi)可以無限次回放。
請?zhí)砑庸ぷ魅藛T「深藍學(xué)院」助教報名
SLAM 技術(shù)交流群
為了便于SLAM研究者交流學(xué)習(xí),并且及時了解行業(yè)發(fā)展,深藍學(xué)院聯(lián)合創(chuàng)建了?“SLAM技術(shù)交流” 微信群。群內(nèi)邀請學(xué)術(shù)界、企業(yè)界重量級嘉賓入群:
(1)香港科技大學(xué)沈邵劼老師;
(2)《視覺SLAM十四講》書籍主編高翔博士;
(3)浙江大學(xué)CAD&CG國家重點實驗室博導(dǎo)章國鋒老師;
(4)湘潭大學(xué)黃山老師;
(5)環(huán)宇智行創(chuàng)始人、武漢大學(xué)李明老師;
(6)圖森未來首席科學(xué)家王乃巖老師;
(7)速感科技CEO 陳震;
(8)Momenta 研發(fā)總監(jiān)孫剛;
(8)阿里巴巴、百度、華為、商湯科技、四維圖新等知名企業(yè)工程師;
(9)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、賓夕法尼亞大學(xué)、多倫多大學(xué)等國外知名高校博士、碩士生;
(10)清華大學(xué)、浙江大學(xué)、上海交通大學(xué)、北京大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、華中科技大學(xué)、西北工業(yè)大學(xué)等高校研究生。
歡迎各位SLAM技術(shù)研究者,加入微信群(掃描上述二維碼,添加助教微信入群)。
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稿件涉及數(shù)學(xué)、物理、算法、計算機、編程等相關(guān)領(lǐng)域
稿件一經(jīng)采用,我們將奉上稿酬。
投稿郵箱:math_alg@163.com
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的一夜爆火的SLAM技术即将颠覆哪些领域的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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