透彻剖析室内、室外激光SLAM关键算法原理、代码与实战

【资源介绍】：

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】:

├──0、透彻剖析室内室外激光SLAM关键算法.mp4 300.33M
├──10、01+gmapping+cartographer.mp4 10.16M
├──11、01+loam+liosam.mp4 9.92M
├──12、02+rplidar+velodyne.mp4 109.33M
├──13、03+icp.mp4 7.05M
├──14、03+ndt.mp4 7.80M
├──15、05+video.mp4 98.23M
├──16、06+video.mp4 150.70M
├──17、07+video.mp4 134.69M
├──18、08+video.mp4 81.26M
├──19、09+video.mp4 163.66M
├──1、激光SLAM简介.mp4 151.09M
├──2、激光SLAM精讲(上).mp4 487.32M
├──3、激光SLAM精讲(中).mp4 266.40M
├──4、激光SLAM精讲(下).mp4 388.36M
├──5、室内激光SLAM建图定位实战（上）.mp4 415.76M
├──6、室内激光SLAM建图定位实战（下）.mp4 665.63M
├──7、室外激光SLAM里程计实战（上）.mp4 1.31G
├──8、室外激光SLAM里程计实战（下）.mp4 718.30M
└──9、其他激光SLAM框架概述.mp4 370.82M