透析激光SLAM 4大核心模块：数据处理、前端点云匹配、后端优化、建图

SLAM在室内机器人实现自主导航的过程中发挥着至关重要的作用。激光SLAM早已被研究的比较透彻，框架也已初步确定。激光SLAM是目前最稳定、最主流的定位导航方法。

随着激光SLAM理论与技术的成熟，落地产品也更为丰富。如家电扫地机行业，仓储自动搬运AGV，移动送货机器人，自动驾驶等。

机器人的广泛落地应用，使得各行各业极大提高了生产力及生产效率，也有众多企业加入到机器人的研发生产中，而机器人的关键技术是地图和定位问题(SLAM)，众多企业选择使用激光SLAM技术方案。

SLAM技术彻底解决了机器人研究领域中“我在哪儿”的问题。但对于初学者，激光SLAM入门门槛较高，自学难度大，很多初学者仅看相关的开源代码，调参调库进行仿真。尽管能够复现别人的结果，由于不理解系统的根本原理，不仅在学习研究中难取得实质性进步，在应聘时与企业所需相差甚远，频频受挫。

对于工作的伙伴，极少会深挖每个研究部分，遇到问题难以高效解决，对于提出新方法，改善算法性能更是难上加难！

想要入门的伙伴，如何高效入门、了解整个激光SLAM系统流程？

已经工作的伙伴，如何系统了解整个框架及当前最新的主流算法，提升个人能力水平并具备创新的能力？

因此， 深蓝学院开设了 『激光SLAM理论与实践』 。 课程以一个2D激光SLAM的工程项目为核心主线，剖析激光SLAM的几大核心工程模块：激光雷达数据处理、前端点云匹配、后端优化、建图。每个核心模块，除了讲述工程中常用的方法理论外，还会选取一个常用的算法进行代码实践。

希望大家通过8周的时间，用最高效的学习方法，理解激光SLAM的算法原理，动手实现各个 模块，使大家真正具备从头实现完整激光SLAM方案的能力。

课程根据往期学员反馈，对本期课程进行迭代，增加了前端配准的内容，详细介绍一些配准方法；后端部分，去掉了实际应用较少的基于滤波器的方法，让大家更高效学习！

并且，本次课程讲师会为大家带来一些激光SLAM技术在产品落地时的一些分享。课程将于11月27日正式开课，诚邀大家共同参与学习！

 这门课程将会是你学习激光SLAM效率最高、最明智的选择！

课程讲师

曾书格

越凡创新技术负责人

电子科技大学硕士

研究生期间主要从事激光SLAM和机器人导航方面的研究和项目，其带队研发的全自主移动机器人——小贩机器人（FANBOT）已与万达、猎户星空、腾讯、龙湖地产等知名企业合作，累计运行14万公里。团队拥有90多项国家专利技术。

曾获得2013年第十二届亚太大学生机器人竞赛（ABU Robocon）国内选拔赛冠军；2013年瑞萨杯全国大学生电子设计竞赛控制组全国一等奖。

科学系统的教学计划

精益求精的课程服务

1、社群答疑

课程建立答疑群，高效获取疑问解答的同时，结识更多同领域的伙伴。

2、“三师”助力

班主任督促学习、助教及时批改作业并配合讲师微信群答疑，及时解惑，高效学习。

3、作业迭代

提交作业，助教批改后，根据助教意见对作业进行迭代修改；没有最好，只有更好！

4、定期班会

每期班会，助教对作业进行讲评和指导；在班会中，学习更多技巧；在交流中，收获更多思路。

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