基本信息
本项目涉及VSLAM基础概念及算法原理，通过本项目内容，降低学习者后续学习开源vslam算法的难度，平滑小白学习vslam的学习曲线，为后续学习者掌握复杂的vslam算法打下基础。
学习周期：20天，每天平均花费时间 2小时-4小时不等，根据个人学习接受能力强弱有所浮动
学习形式：教程学习+实践
人群定位：具备一定编程基础，有学习和梳理VSLAM算法的需求。
先修内容：无
难度系数：中
理论部分
1.1 介绍针孔相机模型
1.2相机成像的几个坐标系
1.3 内参矩阵及去畸变的方法
2.1介绍 坐标系变换
2.2介绍 相机外参标定
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1.一幅图像的诞生：相机投影及相机畸变
2. 差异与统一：坐标系变换与外参标定
理论部分
介绍 世界坐标系与里程计坐标系
介绍 三维刚体运动
介绍 旋转的参数化
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理论部分
介绍 什么是视觉SLAM
介绍 视觉SLAM的主流框架及分类
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理论部分
介绍 图像特征简述
介绍 常用特征点
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理论部分
1.1介绍 对极几何
1.2介绍 本质矩阵及其求解
1.3介绍 单应矩阵及其求解
1.4介绍 三角测量
2.1介绍 已知3D-2D匹配关系，估计相机相对位姿的常用算法
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6.换一个视角看世界：前端-视觉里程计之对极几何
7.积硅步以至千里：前端-视觉里程计之相对位姿估计
理论部分
1.1 介绍 卡尔曼滤波原理
2.1介绍 最小二乘问题
2.2介绍 牛顿法
2.3介绍 高斯牛顿法
2.4介绍 LM法
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8.在不确定中寻找确定：后端之卡尔曼滤波
9.每次更好，就是最好：后端之非线性优化
理论部分
介绍 回环检测的作用
介绍 视觉常用回环检测方法
介绍 使用词袋模型进行回环检测
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理论部分
介绍 地图的类型
介绍 稠密重建
介绍 点云地图
介绍 TSDF地图
介绍 实时三维重建
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理论部分
介绍 C++的工程结构
介绍 系统设计方法
练习 设计一个VSLAM系统
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