彻底剖析激光-视觉-IMU-GPS融合SLAM算法：理论推导、代码讲解和实战

自主导航是机器人与自动驾驶的核心功能，而SLAM技术是实现自主导航的前提与关键。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等多种模态的传感器，而且已有许多优秀的激光SLAM与视觉SLAM算法。但是每种模态的传感器都有其优点和缺点，如相机只能测量2D图像，且容易受光照和夜晚的影响；激光雷达获取的3D点云较为稀疏，而且在长走廊，隧道，以及开阔场景中容易发生退化；GPS测量极易受到环境的干扰；每种模态的传感器只能在适当的环境中发挥积极的作用。因此，我们希望以适当的方式融合多种模态的测量，通过优势互补，使SLAM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。因此无论是学术界还是工业界，多模态融合是未来SLAM发展的必然趋势。

相关岗位要求及待遇

目前各个机器人和自动驾驶的企业常年有SLAM算法的岗位需求，对于多传感器融合SLAM算法岗位更是开出高薪，而且优秀人才紧缺。下面是招聘网站上对多传感器融合岗位的要求和待遇：

如何快速从入门到精通

然而多模态融合SLAM的门槛较高，在需要视觉SLAM与激光SLAM的基础之外，还会遇到不同模态测量的融合，不同传感器的时间同步，多传感器的外参标定，多传感器异常检测等问题，使得各位同学做这块的时候遇到诸多障碍。因此我们联合机器人学国家重点实验室的博士大佬推出这门课程，从理论和代码实现两个方面对激光雷达-视觉-IMU-GPS融合的SLAM算法框架和技术难点进行讲解，并且博士大佬会根据自己多年的机器人工程经验，向大家讲解在实际机器人应用中多模态融合的方法和技巧。课程大纲如下：

讲师介绍

苏赟博士，硕博毕业于机器人学国家重点实验室，在IROS，RAS等机器人领域顶级会议和期刊发表论文多篇，精通主流视觉SLAM和激光SLAM框架代码，曾收割大疆，华为等大厂offer。本课程将以LVI-SAM为框架对多模态融合的SLAM进行讲解，助力各位同学对多模态融合的SLAM更快的入门和更深的理解。

课程亮点

1. 国内首个多模态融合SLAM课程；

2. 循序渐进，从理论框架，到逐行代码讲解；

3. 专属的学习交流群，可以与讲师，各大院校和企业的人才进行沟通交流，一起分析和讨论遇到的难题，防止闭门造车；

4. 真正能面向工业落地的内容分享；

学后收获

1. 掌握各个传感器模型，传感器标定与数据同步；

2. 对激光SLAM与视觉SLAM的框架，各自的优势与劣势，适应的场景有深刻的理解；

3. 能够掌握多模态融合的切入点，真正手动实现多模态融合优化的代码，可以后续扩展到其他模态传感器的融合；

4. 可以建立良好的交流圈子，随时与相同方向的同学和同行进行交流；

课程要求与面向对象

1. 有一定C++编程功底，对Linux，ROS等工具比较熟悉；