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智能网联汽车 读者对象:SLAM相关技术的研究人员,自动驾驶、智能网联汽车等领域的工程师,高校师生
本书对激光SLAM和视觉SLAM技术进行了系统介绍,涉及基础理论、关键技术、应用实践及未来趋势,并探讨了它们与智能网联汽车的关系。既是想要在自动驾驶和智能汽车领域取得突破的从业者的阅读选择,也是追求SLAM技术深度与广度的专业人士的学习资料。具体来说,本书从智能网联汽车的基本概念入手,详细介绍了SLAM技术的发展历程、架构设计、核心算法以及在自动驾驶等级中的应用现状和技术难点。不仅分析了多传感器融合技术的同步与标定方法、融合策略,还深入探讨了激光SLAM和视觉SLAM的点云处理、关键帧提取、后端优化等关键技术,并通过Cartographer、LOAM、LeGOLOAM、LIOSAM等算法的代码实战,展示了SLAM技术的实际应用。此外,着重讲解了深度学习在SLAM中的应用,如相机重定位、特征点提取与匹配、视觉里程计、回环检测以及语义SLAM的前沿进展。之后,展望了激光SLAM和视觉SLAM技术的未来发展趋势,提供了宝贵的行业洞察。
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