当前位置：
  1. 首页
  2. IT互联网
  3. 计算机技术
  4. 正文
深蓝 人工智能 激光Slam从理论到实践
深蓝 人工智能 激光Slam从理论到实践 1

课程介绍(A001043)：

深蓝 人工智能 激光SLAM从理论到实践

文件目录：

深蓝 人工智能 激光SLAM从理论到实践
│   ├─
│   ├─第1节：激光SLAM简要介绍
│   │   ├─【视频】激光SLAM的发展和应用趋势.mp4     622.71MB
│   │   ├─【课件】 3D激光SLAM介绍.pdf     982.9KB
│   │   ├─【课件】传感器数据处理I：里程计运动模型及标定.pdf     872.57KB
│   │   ├─【课件】基于图优化的激光SLAM方法(Grid-based).pptx     732.26KB
│   │   ├─【课件】基于已知定位的建图.pdf     720.52KB
│   │   ├─【课件】基于滤波器的激光SLAM方法(Grid-based).pdf     1.15MB
│   │   ├─【课件】激光SLAM的前端配准方法.pdf     1.08MB
│   │   ├─【课件】激光SLAM的发展和应用趋势.pdf     1.04MB
│   │   └─【课件】激光雷达数学模型和运动畸变去除.pdf     918.25KB
│   ├─第2节 传感器数据处理I：里程计运动模型及标定
│   │   ├─【作业】传感器数据处理I：里程计运动模型及标定
│   │   │   ├─odomws
│   │   │   │   ├─.catkintools
│   │   │   │   │   ├─profiles
│   │   │   │   │   │   └─default
│   │   │   │   │   │         ├─build.yaml     356B
│   │   │   │   │   │         └─packages
│   │   │   │   │   │               ├─catkinsimple
│   │   │   │   │   │               │   └─package.xml     536B
│   │   │   │   │   │               ├─eigencatkin
│   │   │   │   │   │               │   └─package.xml     410B
│   │   │   │   │   │               ├─glogcatkin
│   │   │   │   │   │               │   └─package.xml     357B
│   │   │   │   │   │               ├─hybridastar
│   │   │   │   │   │               │   └─package.xml     672B
│   │   │   │   │   │               ├─laserfilter
│   │   │   │   │   │               │   └─package.xml     2.07KB
│   │   │   │   │   │               ├─mavvisualization
│   │   │   │   │   │               │   └─package.xml     885B
│   │   │   │   │   │               └─nlopt
│   │   │   │   │   │                     └─package.xml     472B
│   │   │   │   │   ├─README     591B
│   │   │   │   │   └─VERSION     5B
│   │   │   │   ├─bag
│   │   │   │   │   └─odom.bag     120.54MB
│   │   │   │   ├─src
│   │   │   │   │   ├─.rosinstall.bak     112B
│   │   │   │   │   ├─calibodom
│   │   │   │   │   │   ├─.git
│   │   │   │   │   │   │   ├─COMMITEDITMSG     13B
│   │   │   │   │   │   │   ├─config     208B
│   │   │   │   │   │   │   ├─description     73B
│   │   │   │   │   │   │   ├─HEAD     23B
│   │   │   │   │   │   │   ├─hooks
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─applypatch-msg.sample     478B
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─commit-msg.sample     896B
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─post-update.sample     189B
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─pre-applypatch.sample     424B
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─pre-commit.sample     1.6KB
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─pre-push.sample     1.32KB
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─pre-rebase.sample     4.78KB
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─prepare-commit-msg.sample     1.21KB
│   │   │   │   │   │   │   │   └─update.sample     3.53KB
│   │   │   │   │   │   │   ├─index     3.62KB
│   │   │   │   │   │   │   ├─info
│   │   │   │   │   │   │   │   └─exclude     240B
│   │   │   │   │   │   │   ├─logs
│   │   │   │   │   │   │   │   └─HEAD     169B
│   │   │   │   │   │   │   ├─objects
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─01
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─b1a863f1c2f31025e54e8ccf5d77fe4d50532a     579B
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─02
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─fd4fed526b19f6c0a442e3e18e99f124e326b6     2.97KB
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─03
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─07c8f8af74c492f9e147818fb7f37926b9c0db     3.96KB
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─08
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─6d71001bf8fb68b37b291e5fe827f0c667bfd6     35.44KB
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─14
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─d8709a5d4f97132603912bc2cd6363f798c0e4     4.86KB
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─16
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─a151af0fc58f9aa4713e218a60dac2ae2ba020     645B
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─1e
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─97a93d15ae9bbb786db46579f2c07d0f49bc87     6.22KB
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─28
│   │   │   │   │   │   │   │   │   ├─2d10591361ceda148fe9c642fb52e1fe034609     1.92KB
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─2d3ecf1f8365b5901d9b7a6bb4e386f06cebe0     2.15KB
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─2c
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─eab4f4047d506a5af05e0951803d1112cbde8f     177B
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─2f
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─21b37700d4c7a2a09ab58bbbfbb7d63eae3cb3     1.16KB
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─48
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─03857383c44061dc31a299dfe17b299ed6dbdc     798B
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─56
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─250d8e0f88481585f7a6cafcdc4da4bb8bd292     2.52KB
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─62
│   │   │   │   │   │   │   │   │   ├─6ae07f6fadee8877fd50541b8bc7be74e154ed     6.83KB
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─b373b735cee1f95a24518feab8e1841b16382e     26.68KB
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─69
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─4a61a009efaf756daeb293f770c36d06755ada     68B
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─6a
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─2e6706991d7bd23d5a29e10fa8eb49c3812146     587B
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─6d
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─ff541421c8b574d5dc54d127c881f59f3de1ed     284B
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─6e
│   │   │   │   │   │   │   │   │   ├─551c64c1576a8d209bb10a91df4738f8c6cb96     652B
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─9d8ac4787e6be400995480b6d6eb1012c0560c     2.15KB
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─70
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─805a1ae4acade631d9e51b92f47bb88a4a1136     294B
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─7a
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─b2cb4f3f58d7ef85574b336a86524cded2aa11     3.82KB
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─7d
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─6b8c24641e9b4bfb55975d40f7eea8552be635     1.15KB
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─7e
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─435f3884a07cc9df8414e559310b83818b2edb     1.09KB
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─81
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─2bd1413e54fa69637838ae55f81977e3bc2ed0     11.77KB
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─8c
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─ec188b38b9176886d417469a701b599d82970f     47B
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─90
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─6a359499df63ced028d96ef37f0d35b87c161e     128B
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─97
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─bc1fee209b5b21391425bbe352c84aa6b2e710     4.71KB
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─9d
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─9c7a1e45539b252f07efbb982c94ca66288f07     2.35KB
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─a4
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─e2b698243f88e77c4debb052f62502c4dec122     2.18KB
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─aa
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─62183db8e3ed201edf3adbb56af8df4c4a39f1     1.07KB
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─af
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─c557815c9e1a729d95d6d46211bd36e164b60f     226B
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─b0
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─6471dfbf2c84a5987d73f2cc56c53a74cb327b     3.57KB
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─b2
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─ae8341fd76eb9dec2edff2f9bc11e12b08bb68     2.15KB
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─b4
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─b6fc5e4e08f1c8ce5a5f86a68d03c78ad6e40e     765B
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─bc
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─ad92412c6968d46fdf1d49bd5265baa6b3c71a     123B
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─be
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─9632a7db90e3119aad1c01904f7e8400fda66e     421B
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─c9
│   │   │   │   │   │   │   │   │   ├─043a93772cba215b693efe578fbbdf4c1889d1     2.44KB
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─b5bf9356b1c1d78e6c04aa2cb450cf7d11f6e3     1.45KB
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─d2
│   │   │   │   │   │   │   │   │   ├─575813ae090a4d52943c0f0086b5aa584c2e85     1.43KB
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─d25aa7786689940171d2507beeb52eb31ce293     653B
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─d5
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─460c9202cfa97255dbb217ba81d52cecea4d6e     52B
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─d6
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─4b56718fb94d468dc1494cf404e40dc1cc4f2c     2.24KB
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─db
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─762f262ac8a36958638111ee5db738963f6827     5.32KB
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─dc
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─84ebd496912757455d1c6314483dacbe64f103     10.82KB
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─e2
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─0b7fc8e71ded3e06ec5f89387b5b4508e92322     59B
│   │   │   │   │   │   │   │   ├─e6
│   │   │   │   │   │   │   │   │   └─d0fb4a0f805d76df4905d6a90fcfc072657df9     221B
│   │   │   │   │   │   │   │   └─e9
│   │   │   │   │   │   │   │         └─4cbbd3027df32cb00f4fca093d5c72d9696a85     26B
│   │   │   │   │   │   │   └─refs
│   │   │   │   │   │   │         └─heads
│   │   │   │   │   │   │               └─master     41B
│   │   │   │   │   │   ├─CMakeLists.txt     6.15KB
│   │   │   │   │   │   ├─include
│   │   │   │   │   │   │   └─calibodom
│   │   │   │   │   │   │         └─OdomCalib.hpp     575B
│   │   │   │   │   │   ├─launch
│   │   │   │   │   │   │   └─odomCalib.launch     153B
│   │   │   │   │   │   ├─package.xml     1.99KB
│   │   │   │   │   │   └─src
│   │   │   │   │   │         ├─main.cpp     14.65KB
│   │   │   │   │   │         └─OdomCalib.cpp     1.16KB
│   │   │   │   │   ├─CMakeLists.txt     49B
│   │   │   │   │   └─.rosinstall     515B
│   │   │   │   └─.catkinworkspace     98B
│   │   │   └─作业注意事项.docx     13.56KB
│   │   └─【视频】传感器数据处理I：里程计运动模型及标定.mp4     1.45GB
│   ├─第3节 传感器数据处理II：激光雷达数学模型和运动畸变去除
│   │   ├─【作业】激光雷达数学模型和运动畸变去除.zip     1.57MB
│   │   └─【视频】激光雷达数学模型和运动畸变去除.mp4     1.78GB
│   ├─第4节 激光SLAM的前端配准方法
│   │   ├─【视频】激光SLAM的前端配准方法(1).mp4     1.1GB
│   │   ├─【视频】激光SLAM的前端配准方法(2).mp4     614.52MB
│   │   └─【视频】激光SLAM的前端配准方法(3).mp4     894.55MB
│   ├─第5节 基于滤波器的激光SLAM方法(Grid-based)
│   │   ├─【作业】基于滤波器的激光SLAM方法(Grid-based).zip     6.48MB
│   │   ├─【视频】基于滤波器的激光SLAM方法(Grid-based) （1）.mp4     1.7GB
│   │   ├─【视频】基于滤波器的激光SLAM方法(Grid-based) （2）.mp4     802.28MB
│   │   └─【视频】基于滤波器的激光SLAM方法(Grid-based) （3）.mp4     528.31MB
│   ├─第6节 基于图优化的激光SLAM方法(Grid-based)
│   │   ├─【作业】基于图优化的激光SLAM方法(Grid-based).zip     568.83KB
│   │   ├─【视频】cartographer代码讲解.mp4     797.25MB
│   │   ├─【视频】基于图优化的激光SLAM方法(Grid-based)（1）.mp4     937.06MB
│   │   ├─【视频】基于图优化的激光SLAM方法(Grid-based)（2）.mp4     514.83MB
│   │   └─【资料】cartographer(注释版本).zip     816.75KB
│   ├─第7节 基于已知定位的建图
│   │   ├─【作业】基于已知定位的建图.zip     5.8MB
│   │   └─【视频】基于已知定位的建图.mp4     1.17GB
│   ├─第8节 3D激光SLAM介绍
│   │   ├─【视频】 3D激光SLAM介绍.mp4     1.24GB
│   │   └─软件下载.txt     156B
│   └─第9节 作业答疑课
│         ├─作业答疑课.mp4     410.28MB
│         └─激光SLAM作业答案.rar     33.56MB

本站所有资源均来自网络，版权归原作者所有，本站仅提供收集与推荐，若侵犯到您的权益，请【给我们反馈】，我们将在24小时内处理！

本站所有资源版权均属于原作者所有，这里所提供资源均只能用于参考学习用，请勿直接商用。若由于商用引起版权纠纷，一切责任均由使用者承担。更多说明请参考 VIP介绍。

最常见的情况是下载不完整: 可对比下载完压缩包的与网盘上的容量，若小于网盘提示的容量则是这个原因。这是浏览器下载的bug，建议用百度网盘软件或迅雷下载。 若排除这种情况，可在对应资源底部留言，或联络我们。

对于成为会员或者付款下载资源后没有资源信息，请及时联系站长：QQ：250303228，站长会第一时间给您补发资源。

如果您已经成功付款但是网站没有弹出成功提示，请联系站长提供付款信息为您处理

源码素材属于虚拟商品，具有可复制性，可传播性，一旦授予，不接受任何形式的退款、换货要求。请您在购买获取之前确认好 是您所需要的资源
上一篇 深蓝 人工智能 视觉SLAM理论与实践
下一篇 深蓝 人工智能 视觉SLAM VIO开源代码解析

相关文章