困惑？焦虑？如何入门多元传感器融合的SLAM？

来源：计算机视觉工坊

添加小助理：dddvision，备注：方向+学校/公司+昵称，拉你入群。文末附行业细分群

近日，我们《3D视觉从入门到精通》知识星球中一位小伙伴提出了一个问题，即：如何入门多元传感器融合的定位？这种类似的问题，我们大多数人在刚接触某一研究领域时都会遇到，面对繁杂的理论和技术，初学者往往感到无从下手，虽然网上相关知识和文章众多，但良莠不齐，光是找到适合自己学习的资料就很耗时耗力了，而且学习的过程中难免会遇到各种各样的问题，知识之间的交换也不能达到实时性。

就上面这个问题，先来简单介绍一些多元传感器融合的定位解决方案，以及如何入门！

自主导航是机器人与自动驾驶的核心功能，随着技术的发展，单一传感器已不能满足复杂环境下的定位需求。现有的机器人与自动驾驶车辆往往会安装激光雷达，相机，IMU，GPS等多种传感器。例如，GPS在室内或被遮挡的环境中效果不佳；视觉传感器在光照不足或视觉特征缺乏的情况下难以工作；而激光雷达虽然可以提供精确的距离测量，但成本较高且在某些环境下也会受限。因此，多元传感器融合成为了一个热门研究方向，通过结合多种传感器的优势，实现更为精确和鲁棒的定位。

这一领域的研究更多是希望以适当的方式融合多种传感器的数据，通过优势互补，使定位算法能够在各种挑战性环境下持续输出鲁棒且精确的估计结果。

而入门多传感器融合的定位，需要学习的知识就很多了，比如了解相机、激光等传感器原理，各种传感器之间如何融合，融合后的优化等等。

为此，我们《3D视觉从入门到精通》推出过一门课程，即

感兴趣的可以加入我们星球一起交流学习进步。