ppt 胡事民 计算机图形学_从相机标定到SLAM,极简三维视觉六小时课程视频(附PPT)...
谭平教授是加拿大西蒙弗雷泽大学副教授。不久前他与浙江大学合作了一系列三维视觉课程,内容涵盖相机标定、多视几何等多个方面。机器之心简要介绍了该系列课程,希望能够对读者学习三维视觉技术有所帮助。
课程内容简介
任何把相机连接到计算机的工作都不能忽视三维视觉。近年来,视觉 SLAM 技术发展势头迅猛,AR/VR、无人机、机器人、自动驾驶方面的公司都在大量招聘了解这方面技术的人,但熟悉该领域的人才却非常稀缺。
谭平教授表示,2016 年他在北京筛选了近 200 份简历,最后只发出去两个 SLAM算法岗的 offer。许多人只是用过开源代码,有的对代码做过一些定制化,但对算法的原理了解很少。比如,很少有人能说清楚为什么 ORB SLAM 需要两种不同的初始化方式,也没有多少人能讲清楚旋转矩阵的参数化方式。
因此,谭平教授借在浙江大学讲课的机会,把三维视觉部分的课程录像发布在网络上,同时也共享了讲课的 PPT。
该课程一共是三周的课时,时长约六小时。内容涵盖相机标定、多视几何、structure-from-motion、SLAM 等方面。课程适合初学者或是想回顾基础知识的同学。
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- 视频链接:http://list.youku.com/albumlist/show/id_52188378.html
- PPT 资源链接:https://pan.baidu.com/s/1w_ucOJBou-Fi0Li7H_zaaw
- 提取码:oomy
下面我们将简单介绍其中的一节课 SLAM。
SLAM 技术
SLAM 的全称是 Simultaneous Localization And Mapping,是一种帮助机器人实现定位与地图构建功能的方案或技术。它早期用于军事核潜艇中的海底定位,现在广泛应用于机器人、无人机、自动驾驶、VR 和 AR 领域。
谭平教授主要从三部分介绍 SLAM 技术:基于激光雷达的 SLAM(LiDAR SLAM)、视觉 SLAM(Visual SLAM),以及提升稳健性的技术(Robustness Techniques)。谭教授希望首先通过 LiDAR SLAM 的讲解带大家了解 SLAM 的基础模块,然后了解如何用视觉方法实现这些基础模块,即实现 Visual SLAM,最后介绍 Visual SLAM 里面用于提升稳健性的常用技术。
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谭平教授首先简要介绍了 SLAM 的基础概念、视觉 SLAM 的 demo 及应用场景。之后以 2D LiDAR SLAM 为例,介绍了 SLAM 中的基础模块。
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此外,谭平教授还介绍了 LiDAR SLAM 和 Visual SLAM 的基础架构。
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这节课的第二部分介绍了 Visual SLAM,主要探讨了 Visual SLAM by SfM(SfM 在前一节课中已经详细介绍过)、Key‐frame based VisualSLAM、Parallel Tracking and Mapping (PTAM)。其中重点介绍了 PTAM 的原理和具体步骤。
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在这节课的第三部分,谭教授讲解了 Re‐localization、解决 Drifting 问题的 Loop Closure 等提升稳健性的技术。视觉 SLAM 面临很多挑战,因此需要这些高级功能来提升它的稳健性。
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最后,谭教授简要回顾了视觉 SLAM 的历史,感兴趣的同学可查看课件中总结的研究。
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讲师简介
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谭平博士是加拿大西蒙弗雷泽大学 (SFU) 副教授,在此之前是新加坡国立大学 (NUS) 副教授。谭博士于 2007 年从香港科技大学获得博士学位,一直从事计算机视觉,特别是三维重建、视觉 SLAM 方面的研究工作。他是 IJCV、CGF、MVA 等学术杂志的副主编,并担任计算机视觉、图形学、机器人方面的学术会议领域主席,包括 CVPR 领域主席,SIGGRAPH、SIGGRAPH Asia 的程序委员,IROS 的副主编。
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