资源简介

高精地图作为自动驾驶的眼睛，在自动驾驶研发中占据极大的份额，而激光SLAM则是高精地图定位导航算法的关键技术，其重要性不言而喻，在AI产品如矿卡、汽车、清扫车和扫地机器人等领域都占据一席之地。在没有激光SLAM的日子，对于机器人的控制只能以人主观为准，辅以遥控控制；而激光SLAM技术的出现彻底解决了机器人研究领域中“我在哪儿”的问题，使机器人在未知环境中的自主移动成为可能，并且随着激光雷达价格的下降，越来越多的行业头部公司都选择将其作为感知模块的主要传感器，同时辅以视觉和毫米波雷达，以期实现完全无人化的自动驾驶，因此也就出现重金招聘相关算法优秀工程技术人员，下面是某招聘网上对激光SLAM岗位的要求及待遇：

激光SLAM由于建图定位精度高，受环境影响较小的特点，在室内定位与自动驾驶领域越来越受到青睐，其中gmapping与cartographer发展成熟，建图精准，LOAM系列最新开源框架LIO-SAM更是将GPS数据接入算法，在室外建图定位方面取得了里程碑式的进步。

资源目录

——————\计算机教程BTDLG\09-其他\533-3D视觉工坊 透彻剖析室内、室外激光SLAM关键算法原理、代码与实战
├─00、透彻剖析室内室外激光SLAM关键算法.mp4            153.52MB
├─01、激光SLAM简介.mp4            117.36MB
├─02、激光SLAM精讲(上).mp4            222.5MB
├─03、激光SLAM精讲(中).mp4            220.48MB
├─04、激光SLAM精讲(下).mp4            156.4MB
├─05、室内激光SLAM建图定位实战（上）.mp4            334.4MB
├─06、室内激光SLAM建图定位实战（下）.mp4            297.07MB
├─07、室外激光SLAM里程计实战（上）.mp4            712.85MB
├─08、室外激光SLAM里程计实战（下）.mp4            364.94MB
├─09、其他激光SLAM框架概述.mp4            164.32MB
├─10、01+gmapping+cartographer.mp4            7.26MB
├─11、01+loam+liosam.mp4            7.26MB
├─12、02+rplidar+velodyne.mp4            58.19MB
├─13、03+icp.mp4            4.84MB
├─14、03+ndt.mp4            5.57MB
├─15、05+video.mp4            45.93MB
├─16、06+video.mp4            80.48MB
├─17、07+video.mp4            75.48MB
├─18、08+video.mp4            50.7MB
├─19、09+video.mp4            94.99MB

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