困惑？焦慮？如何入門多元感測器融合的SLAM？

來源：計算機視覺工坊

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近日，我們《3D視覺從入門到精通》知識星球中一位小夥伴提出了一個問題，即：如何入門多元感測器融合的定位？這種類似的問題，我們大多數人在剛接觸某一研究領域時都會遇到，面對繁雜的理論和技術，初學者往往感到無從下手，雖然網上相關知識和文章眾多，但良莠不齊，光是找到適合自己學習的資料就很耗時耗力了，而且學習的過程中難免會遇到各種各樣的問題，知識之間的交換也不能達到實時性。

就上面這個問題，先來簡單介紹一些多元感測器融合的定位解決方案，以及如何入門！

自主導航是機器人與自動駕駛的核心功能，隨著技術的發展，單一感測器已不能滿足複雜環境下的定位需求。現有的機器人與自動駕駛車輛往往會安裝激光雷達，相機，IMU，GPS等多種感測器。例如，GPS在室內或被遮擋的環境中效果不佳；視覺感測器在光照不足或視覺特徵缺乏的情況下難以工作；而激光雷達雖然可以提供精確的距離測量，但成本較高且在某些環境下也會受限。因此，多元感測器融合成為了一個熱門研究方向，通過結合多種感測器的優勢，實現更為精確和魯棒的定位。

這一領域的研究更多是希望以適當的方式融合多種感測器的數據，通過優勢互補，使定位演算法能夠在各種挑戰性環境下持續輸出魯棒且精確的估計結果。

而入門多感測器融合的定位，需要學習的知識就很多了，比如了解相機、激光等感測器原理，各種感測器之間如何融合，融合後的優化等等。

為此，我們《3D視覺從入門到精通》推出過一門課程，即

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