MIT团队开源的这个激光雷达视觉惯导SLAM系统，太香了！

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很多人让我推荐激光雷达-视觉-惯导的多传感器融合SLAM算法，LVI-SAM就是其中一个优秀的算法。

1什么是LVI-SAM？

LVI-SAM是MIT团队的TixiaoShan等人开源的一个紧耦合的激光雷达视觉惯导SLAM系统，可以实时高精度鲁棒的进行状态估计和建图。

LVI-SAM构建在因子图之上，并且由两个子系统组成：一个视觉惯导系统和一个激光惯导系统。这两个子系统利用紧耦合的方法，视觉惯导的系统利用激光惯导的估计来做初始化。视觉惯导系统利用激光雷达的测量给视觉特征提供深度来提升精度。同时激光惯导系统利用视觉惯导的估计值作为初值来做帧的匹配。利用视觉做闭环检测，把检测的结果给激光惯导系统来做优化。当激光惯导和视觉惯导子系统的一个失败的时候LVI-SAM仍然可以工作，这极大的提升了系统在缺少纹理或者特征场景中的鲁棒性。

2为什么要学LVI-SAM？

• 与其他开源框架相比，有更好的算法鲁棒性，有更优越的算法精度

• 是目前最先进的开源LVIO框架之一

• 涵盖IMU预积分、特征提取、视觉滑窗、因子图优化、回环检测等多方位内容

• 学会LVI-SAM算法有助于理解其他多传感器融合框架

• 代码有注释，讲师带读。代码注释地址 https://github.com/electech6/LVI-SAM_detailed_comments

• 为统一环境调试代码，我们做了docker镜像（感谢刘嘉林同学）；为LVI-SAM算法录制了校园数数据集（感谢刘嘉荣同学）。

3LVI-SAM学习路线

经过周密准备，计算机视觉life联合哈工大博士汪寿安推出为期1个月的学习挑战赛，《快速入门多传感器融合SLAM：LVI-SAM》，下面是关于demo部分的讲解

课程特色如下：

• 短期高效率的闯关模式，学员齐头并进，一起攻克学习难题
• 社区化学习：每天视频 + 作业 + 答疑 + 评比，拒绝拖延症
• 优秀学员奖学金，学习更有动力
• 合理设计，学5休2，工作忙可以集中闯关，学习工作两不误

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下面是详细学习规划

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最后介绍一下我们最近的几个学习活动：（点击下方标题即可快速获取）

1、计算机视觉life线下交流会（西安站）来啦！