【尊享】ZX019 – 多传感器融合 [5.2G]

【尊享】ZX019 – 多传感器融合 [5.2G]
┣━━1.第一章_3D激光里程计 [1.1G]
┃ ┣━━第1节_课程导读 [406.6M]
┃ ┃ ┣━━任务1-1 课程概述.vep [108.3M]
┃ ┃ ┗━━任务1-2 激光雷达工作原理及应用.vep [298.2M]
┃ ┣━━第2节_里程计方案 ICP&NDT理论讲解 [279.1M]
┃ ┃ ┣━━任务2-1 激光传感器原理.pptx [8.4M]
┃ ┃ ┣━━任务2-2 3D激光里程计.pdf [2.3M]
┃ ┃ ┣━━任务3-1 前端里程计-ICP.vep [131.2M]
┃ ┃ ┗━━任务3-2 前端里程计-NDT.vep [137.2M]
┃ ┣━━第3节_里程计方案及代码讲解 [119.7M]
┃ ┃ ┗━━任务4 前端里程计LOAM系列.vep [119.7M]
┃ ┣━━第4节_数据集及其精度评价方法 [34.5M]
┃ ┃ ┗━━任务5 数据集实现及精度评价方法.vep [34.5M]
┃ ┣━━第5节_LOAM代码讲解 [272.6M]
┃ ┃ ┗━━任务6 LOAM代码部分讲解.vep [272.6M]
┃ ┣━━第6节_LeAM-LOAM代码讲解 [61.1M]
┃ ┃ ┗━━任务7 LeAM-LOAM代码讲解.vep [61.1M]
┃ ┗━━第7节_作业 [2.2M]
┃ ┣━━【讲评】第一次作业.pdf [830.2K]
┃ ┗━━chapter_1.rar [1.4M]
┣━━2.第二章_点云地图构建及基于地图的定位 [712.3M]
┃ ┣━━第1节_内容回顾 [17.8M]
┃ ┃ ┗━━任务11 内容回顾.vep [17.8M]
┃ ┣━━第2节_回环检测及代码实现 [335.7M]
┃ ┃ ┣━━任务12 回环检测.vep [331.1M]
┃ ┃ ┗━━ScanContext：EgocentricSpatialDescriptorforPlaceRecognition.pdf [4.6M]
┃ ┣━━第3节_后端优化与点云地图构建 [168.7M]
┃ ┃ ┗━━任务13 后端优化与点云地图构建.vep [168.7M]
┃ ┣━━第4节_基于点云地图的定位 [27.5M]
┃ ┃ ┗━━任务14 基于点云地图的定位.vep [27.5M]
┃ ┣━━第5节_作业代码讲解 [160.5M]
┃ ┃ ┣━━【讲评】第二次作业.pdf [3.1M]
┃ ┃ ┣━━任务15 作业代码讲解.vep [144.9M]
┃ ┃ ┗━━sensorfusionchapter3.zip [12.6M]
┃ ┗━━多传感器融合定位-第2章.pdf [2.1M]
┣━━3.第三章_惯性导航原理及误差分析 [691.6M]
┃ ┣━━第1节 惯性技术简介 [94.6M]
┃ ┃ ┗━━任务18 惯性技术简介.vep [94.6M]
┃ ┣━━第2节 IMU误差分析及处理 [40.5M]
┃ ┃ ┗━━任务19 惯性器件误差分析.vep [40.5M]
┃ ┣━━第3节 内参标定 [191.7M]
┃ ┃ ┗━━任务20 惯性器件内参标定.vep [191.7M]
┃ ┣━━第4节 IMU温补 [33.3M]
┃ ┃ ┗━━任务21 惯性器件温补.vep [33.3M]
┃ ┣━━第5节 惯性导航解算方法 [209.2M]
┃ ┃ ┗━━任务22 惯性导航解算.vep [209.2M]
┃ ┣━━第6节 惯性导航误差模型 [89.6M]
┃ ┃ ┗━━任务23 惯性导航误差分析.vep [89.6M]
┃ ┣━━第7节 作业 [29.7M]
┃ ┃ ┗━━【讲评】第三次作业.pdf [29.7M]
┃ ┗━━多传感器融合定位-第3章.pdf [2.9M]
┣━━4.第四章_基于滤波的融合方法 [828.7M]
┃ ┣━━第1节 概率基础知识 [106.3M]
┃ ┃ ┗━━任务29 概率基础知识.vep [106.3M]
┃ ┣━━第2节 滤波器基本原理 [294.3M]
┃ ┃ ┗━━任务30 滤波器基本原理.vep [294.3M]
┃ ┣━━第3节 基于滤波器的融合实现 [210.7M]
┃ ┃ ┗━━任务31 基于滤波器的融合.vep [210.7M]
┃ ┣━━第4节 基于KITTI数据集的融合实现 [214M]
┃ ┃ ┗━━任务32 观测性与观测度分析.vep [214M]
┃ ┣━━第5节 作业 [78K]
┃ ┃ ┗━━第四章作业.jpg [78K]
┃ ┗━━多传感器融合定位-第4章.pdf [3.4M]
┣━━5.第五章_基于滤波的融合方法进阶 [686.7M]
┃ ┣━━第1节 融合编码器和融合约束的滤波方法 [205.9M]
┃ ┃ ┗━━任务35 融合编码器和融合运动约束的滤波方法.vep [205.9M]
┃ ┣━━第2节 组合导航的常见现象解释 [297.1M]
┃ ┃ ┗━━任务36 组合导航常见现象解释.vep [297.1M]
┃ ┣━━第3节 融合磁力计和融合点云特征的滤波方法 [177M]
┃ ┃ ┗━━任务37 融合磁力计和融合点云特征的滤波方法.vep [177M]
┃ ┣━━第4节 作业及代码 [4.9M]
┃ ┃ ┣━━磁场强度查表方法.zip [5K]
┃ ┃ ┗━━LINS—LiDAR-inertial-SLAM-master.zip [4.9M]
┃ ┗━━多传感器融合定位-第5章-V2.3.pdf [1.9M]
┣━━6.第六章_基于图优化的融合方法 [542M]
┃ ┣━━第1节 基于预积分的融合方案流程 [45.5M]
┃ ┃ ┗━━任务42 基于预积分的融合方案流程.vep [45.5M]
┃ ┣━━第2节 预积分模型推导 [233.8M]
┃ ┃ ┗━━任务43 预积分模型推导.vep [233.8M]
┃ ┣━━第3节 典型方案介绍 [216.4M]
┃ ┃ ┣━━任务44 典型方案介绍.vep [152.2M]
┃ ┃ ┗━━LIO-SAM-master.zip [64.1M]
┃ ┣━━第4节 融合编码器的优化方案 [11.8M]
┃ ┃ ┗━━任务45 融合编码器的优化方案.vep [11.8M]
┃ ┣━━第5节 作业 [32.7M]
┃ ┃ ┗━━任务46 作业.vep [32.7M]
┃ ┗━━多传感器融合定位-L6.pdf [1.9M]
┣━━7.第七章_基于图优化的地图定位 [421.8M]
┃ ┣━━第1节 流程介绍 [78.4M]
┃ ┃ ┗━━基于图优化的流程介绍.vep [78.4M]
┃ ┣━━第2节 边缘化原理及应用 [40.9M]
┃ ┃ ┗━━边缘化原理及应用.vep [40.9M]
┃ ┣━━第3节 基于KITTI的原理实现 [106.6M]
┃ ┃ ┗━━基于KITTI的原理实现.vep [106.6M]
┃ ┣━━第4节 LIO-mapping [168.8M]
┃ ┃ ┣━━lio-mapping-comment-master.rar [1.3M]
┃ ┃ ┗━━lio-mapping.vep [167.5M]
┃ ┣━━第5节 作业 [20.6M]
┃ ┃ ┗━━作业讲解.vep [20.6M]
┃ ┗━━多传感器融合定位-第7章-2.0.pdf [6.4M]
┗━━8.第八章_传感器时空标定 [234.2M]
┣━━参考文献.zip [57.7M]
┣━━传感器时空标定.vep [175.4M]
┣━━大作业.jpg [67.9K]
┗━━多传感器融合定位-第8章.pdf [1.1M]

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