本教程由深蓝学院提供，深入讲解视觉SLAM中的VIO算法，从基础理论到实践代码，适合对SLAM技术感兴趣的读者。
课程概述
本课程由深蓝学院精心打造，旨在帮助读者从零开始，深入理解并实践视觉同步定位与映射（Visual Inertial Odometry，简称VIO）算法。课程内容丰富，包括IMU传感器、基于优化的IMU预积分与视觉信息融合、滑动窗口算法理论等多个方面。
课程亮点
- 系统讲解VIO算法原理
- 从零开始，逐步深入
- 包含实践代码，方便读者动手实践
- 视频教程，易于理解
适用场景
本课程适合以下读者：
- 对SLAM技术感兴趣的工程师和学者
- 希望深入了解VIO算法的读者
- 希望将VIO算法应用于实际项目的开发者
📂 资源目录
📁 第7节 VINS系统构建
第7节 VINS系统构建必看.zip [1.8 MB]
任务8-2：【视频】VINS系统构建（上）.flv [619.8 MB]
任务8-3：【视频】VINS系统构建（下）.flv [521.1 MB]
📁 第2节 IMU传感器
第2节 IMU传感器文档.zip [1.8 MB]
任务2-2：【视频】IMU传感器（上）.flv [658.5 MB]
任务2-3：【视频】IMU传感器（下）.flv [402.2 MB]
📁 第5节 滑动窗口算法实践：逐行手写求解器
第5节 滑动窗口算法实践：逐行手写求解器文档.zip [1.8 MB]
任务6-3：【视频】滑动窗口算法回顾及代码实践.flv [334.5 MB]
任务6-2：【视频】Solver流程回顾及代码讲解.flv [618.1 MB]
📁 第6节 视觉前端
第6节 视觉前端文档.zip [1.8 MB]
任务7-3：【视频】视觉前端（下）.flv [727.8 MB]
任务7-2：【视频】视觉前端（上） (2).flv [315.0 MB]
📁 第1节 概述与课程介绍
第1节 概述与课程介绍说明.png [493.5 KB]
任务1-3：【视频】概述与课程介绍（下）.flv [370.1 MB]
任务1-2：【视频】概述与课程介绍（上）.flv [548.9 MB]
📁 第3节 基于优化的IMU预积分与视觉信息融合
任务3-3：【视频】基于优化的IMU预积分与视觉信息融合（下）.flv [822.6 MB]
任务3-2：【视频】基于优化的IMU预积分与视觉信息融合（上）.flv [749.6 MB]
📁 第4节 滑动窗口算法理论：VIO融合及其可观性与一致性
任务5-3：【视频】滑动窗口算法理论（下）.flv [667.7 MB]
任务5-2：【视频】滑动窗口算法理论（上）.flv [555.2 MB]