GAMES Webinar 2018-43期(SLAM教程-3)| 邹丹平,上海交通大学


【GAMES Webinar 2018-43期(SLAM教程-3)】
报告嘉宾:邹丹平,上海交通大学
报告时间:2018年4月26日(星期四)晚20:00 – 21:30(北京时间)
主持人:章国锋,浙江大学(个人主页:http://www.cad.zju.edu.cn/home/gfzhang
报告题目:SLAM Tutorial III – 基于Kalman 滤波方法的SLAM方法
报告摘要:
卡尔曼滤波是SLAM领域中早期经典方法之一。它天生是一种稳定和易扩展的在线状态估计方法,非常适合快速实现各种多传感器融合算法。本报告将介绍卡尔曼滤波的基本原理、EKF-SLAM的经典框架与多状态约束(Multiple-State Constrained)变种,并讨论滤波方法与SLAM领域另外一种代表性方法:“关键帧优化方法”之间的联系。此外,报告介绍一种利用人造环境(室内,城市街道环境)结构特殊性的SLAM方法,并讨论该方法与IMU紧耦合的扩展版本以及最新研究进展。
讲者简介:
邹丹平博士目前就职于上海交通大学。他的研究兴趣为视觉SLAM与多源融合定位导航方法。邹丹平于2003年获华中科技大学学士学位,2010年于复旦大学获计算机应用技术博士学位,2010-2013年任新加坡国立大学博士后研究员。2013年加入上海交通大学北斗导航与位置服务实验室。
讲者个人主页:http://drone.sjtu.edu.cn/dpzou

 

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