基于LeGo-LOAM框架的3D激光SLAM技术

激光SLAM很多人都觉得很难，对于初学者更是不知道从哪里开始学起，怎样才能更高效的学习，进入相关企业需要达到什么样的要求，这也是很多初学者面临的难题。如果掌握了3D激光SLAM的核心技术原理，编程能力也过硬，一般企业年薪至少30W起步了。

学习SLAM主要需要攻克三大难关：

扎实的数学基础

对整个SLAM大框架及细节部分理解到一定深度

比较高度的编程能力

这三点都绝非易事，需要花很大的功夫，中间也有不少弯路要走。

对于初学者，推荐以下的学习路线：

先看一遍十四讲入个门，不用看的太深入，应为这会可能会有很多不明白的地方。

查阅相关的硕博论文、综述论文，看看前人的工作部分，再找经典的开源代码过一遍。

学习框架：LeGo-LOAM 、LOAM/A-LOAM、Lio-Sam、cartographer等。

可以尝试做一些实际项目，边做边总结。

做好以上几点基本都差不多了，但是自己学习总是会遇到很多困难。为此，我们与高级科学家弘毅学者一起研发了《深度剖析面向机器人领域的3D激光SLAM技术原理、代码与实战》课程，一方面是带领大家入门基于LeGo-LOAM框架的3D激光SLAM技术，另一方面是带领大家掌握激光SLAM的学习方法。

相对于LOAM算法，LeGo-LAOM能够进行地面优化，同时保证了轻量级；也使用了Keyframe概念以及回环检测位姿图优化的方式对后端进行重构。

对于工业领域而言，LeGo-LOAM有非常广泛的应用，尤其是工业机器人领域，LeGo-LOAM一直都是应聘者必须掌握的框架。

对于学术研究而言，LeGo-LOAM是激光SLAM的经典框架，LeGo-LOAM源码简洁清晰，比LOAM算法的代码可读性要高很多。近几年各顶会上的很多SLAM算法设计思想都潜移默化地受LeGo-LOAM的影响，对其的改进思路相较于LOAM也比较多样化。

学好LeGo-LOAM，不管是初学激光SLAM还是进阶，都是有意义的。 本课程从必备的数学知识，到算法框架、源码，再到最后的实践，力求衔接清晰，通俗易懂，便于大家消化吸收。 LeGo-LOAM地面优化 LeGO-LOAM运行效果展示： <<< 左右滑动见更多 >>>

课程特色

这门课程的推出，一方面是带领大家入门基于LeGo-LOAM框架的3D激光SLAM技术，另一方面是教大家高效的SLAM学习方法。在这门课程中，我们首先会讲述LeGo-LOAM的整体框架，再逐句精讲LeGo-LOAM的源码，真正做到彻底搞懂；另外会把笔者多年总结的激光SLAM常见的面试题、面试技巧分享给大家；也会和大家交流自己的学习过程、经验、以及对SLAM的理解。认真学完本次课程，基本上可以达到企业对于激光SLAM从业者的要求，拿到offer不成问题。