《機器人SLAM導航核心技術與實戰》第1季：第7章_SLAM中的數學基礎
《機器人SLAM導航核心技術與實戰》第1季：第7章_SLAM中的數學基礎
視頻講解
第1季：第7章_SLAM中的數學基礎
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先 導 課
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第 1 季 ： 快 速 梳 理 知 識 要 點 與 學 習 方 法
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第 2 季 ： 詳 細 推 導 數 學 公 式 與 代 碼 解 析
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第 3 季 ： 代 碼 實 操 以 及 真 實 機 器 人 調 試
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答 疑 課
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本書內容安排
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7.1 SLAM發展簡史
①SLAM的起源
②數據關聯、收斂和一致性
③SLAM的基本理論
④SLAM的學習方法
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7.2 SLAM中的概率理論
①狀態估計問題
②概率運動模型
③概率觀測模型
④概率圖模型
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7.3 估計理論
①估計量的性質
②估計量的構建
③各估計量比較
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7.4 基于貝葉斯網絡的狀態估計
①貝葉斯估計
②參數化實現
③非參數化實現
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7.5 基于因子圖的狀態估計
①非線性最小二乘估計
②直接求解方法
③優化方法
④各種優化方法對比
⑤常用優化工具
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7.6 典型SLAM算法
①EKF-SLAM
②Fast-SLAM
③Graph-SLAM
④現今主流SLAM算法
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7.7 SFM、BA和SLAM比較
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例程源碼下載
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Gitee下載（國內訪問速度快）：gitee.com/xiihoo-robot/Books_Robot_SLAM_Navigation
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