01
SLAM概述
什么是SLAM · 自动驾驶/机器人/AR-VR · 数学建模与基本框架
基础入门
02
激光雷达基础
TOF/三角测距 · 机械式/固态/MEMS · 点云数据格式
传感器原理
03
传感器标定
LiDAR-IMU联合标定 · LiDAR-相机标定 · 标定工具与流程
标定融合
04
点云预处理
体素/直通/统计滤波 · 降采样 · 去噪
滤波点云
05
特征提取
角点/平面点 · FPFH/SHOT描述子 · 基于曲率提取
特征几何
06
ICP算法
ICP原理与推导 · Point-to-Plane/Generalized ICP · 优缺点
配准经典
07
NDT算法
正态分布变换 · NDT vs ICP · 工程实现技巧
配准概率
08
前端里程计
帧间匹配 · 关键帧选取 · 退化场景处理
里程计前端
09
后端优化
图优化(g2o/Ceres) · 位姿图优化 · 因子图优化
优化后端
10
回环检测
Scan-to-Scan/Scan-to-Map · 回环验证与几何校验
回环闭环
11
图优化SLAM
Karto SLAM · 图构建与优化流程 · 优缺点
框架图优化
12
滤波SLAM
粒子滤波 · Gmapping · Hector SLAM
滤波经典
13
Cartographer算法
整体架构 · 局部SLAM(Submap) · 全局回环约束
Google子图
14
LOAM系列算法
LOAM原理 · A-LOAM解析 · LeGO-LOAM改进
特征3D
15
LIO-SAM算法
框架 · IMU预积分 · 因子图融合
紧耦合IMU
16
FAST-LIO系列
FAST-LIO原理 · FAST-LIO2(ikd-tree) · 直接法与间接法
高效紧耦合
17
多传感器融合
LiDAR+IMU · LiDAR+视觉 · 松/紧耦合
融合多模态
18
点云地图构建
栅格/八叉树/TSDF · 地图更新策略
地图表示
19
定位技术
MCL/AMCL · 全局定位与局部定位
定位概率
20
3D激光SLAM
3D点云特性 · 3D特征提取 · HDL Graph SLAM
3D图SLAM
21
语义SLAM
语义分割应用 · 动态物体滤除 · 语义辅助回环
语义动态
22
SLAM评估指标
ATE/RPE · evo工具使用
评测工具
23
数据集与仿真
KITTI/EuRoC · Gazebo仿真搭建
数据仿真
24
ROS基础
通信机制 · rviz/tf/bag · ROS与SLAM结合
ROS工具
25
工程化部署
C++/Python混合编程 · 实时性优化 · 嵌入式移植
工程部署
26
SLAM数学基础
李群李代数 · 四元数/旋转矩阵 · 非线性优化
数学李群
27
点云配准进阶
深度学习配准(PointNetLK/DCP) · 端到端配准
深度学习配准
28
动态环境SLAM
动态物体检测/剔除 · 多目标跟踪+SLAM
动态鲁棒
29
大规模SLAM
地图压缩与存储 · 分层SLAM · 分布式SLAM
大规模工程
30
SLAM前沿与未来
NeRF+SLAM · 3D Gaussian Splatting · 端到端趋势
前沿NeRF