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SLAM(simultaneous localization and mapping)全称即时定位与地图构建或并发建图与定位，它主要的作用就是让机器人在未知的环境中，完成定位（Localization)，建图(Mapping)和路径规划(Navigation)。由于其重要的理论与应用价值，被很多学者认为是实现真正全自主移动机器人的关键。目前，SLAM技术被广泛运用于机器人、无人机、无人驾驶、AR、VR等领域。
2023年slam算法岗薪酬
主流的slam技术应用有两种，分别是激光slam(基于激光雷达lidar来建图导航)和视觉slam(vslam,基于单/双目摄像头视觉建图导航)。
很多同学都觉得Slam方向难以入门，也难以学深。但其实相对来讲，不像其他很多方向，很多的东西大家都已经做了，并且做的很不错，要想发论文或者找创意突破比较吃力。slam方向还有很多深层次的多领域结合应用的内容还比较少，更深的内容还有很多东西需要做。
在机器人slam、无线感知、多模态融合、智能视觉领域有深厚落地经验的Wills老师，将系统为大家讲解机器人导航相关技术，并带大家分析slam创新点的前世今生。
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作为大厂技术顾问，Wills老师在机器人slam领域已经颇有建树，同时作为SCI国际会议、期刊审稿人，Wills老师在论文创新点挖掘方面也经验丰富。
至今为止，主流的SLAM方案多是基于处于像素层级的特征点，它们往往只能用角点或边缘来提取路标。与之不同的是，人类通过物体在图像中的运动来推测相机的运动，而非特定像素点。
几乎所有SLAM研究围绕着几个问题进行：
1、Front-end（前端，包括视觉或者lidar前端）和data association（数据匹配）。
2. State estimation（状态估计）：状态估计是SLAM的核心，在SLAM算法中，最重要的就是状态估计。
3.Mapping（建图），对于完整的slam，需要使用pgo的优化结果和点云（由各种方法得来，包括且不限于单目算法，双目相机，结构光等等）生成对三维地图的表示，从最简单的occupy map（占用地图），到octomap，tsdf，esdf，到一些submap的技巧等等。
向大家推荐一个优质的机器人slam科研项目小班。由顶会审稿人Bobby老师主讲。想要了解机器人slam、希望获得相关科研项目经验以及为进入大厂自动驾驶部门做准备的CSer，都可以参与。
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新加坡国立大学-新加坡科技设计大学联合培养博士，曾在香港中文大学机器人实验室任职，研究方向包括机器人学、计算机图形学、多目标优化算法等领域，个人发表顶会论文2篇、SCI一区论文3篇、EI会议1篇、北大核心期刊1篇、拥有6项机器人学相关国际发明专利，斩获计算机顶会Siggraph最佳论文提名奖，曾指导多名本科生硕士生完成硕博申请。担任IROS，TVCG，AAAI，IEEE Access，ACM Transactions on Graphics，Pattern Recognition等会议和期刊等审稿人。
课题1：基于深度学习的SLAM：探索如何利用深度学习算法来改善SLAM系统的地图构建和定位性能，例如利用深度学习技术实现稀疏点云的稠密化。
课题2: 机器人多传感器数据融合的SLAM：研究如何结合多种传感器数据，如激光雷达、相机和惯性测量单元，以提高SLAM系统的准确性和鲁棒性。
课题3: 基于SLAM的机器人自主导航：研究如何利用SLAM系统中构建的地图信息，实现机器人的自主导航和路径规划，以及如何在动态环境中处理避障问题。
本课程将介绍基于SLAM（同时定位和地图构建）的机器人操作系统。学生将了解如何使用传感器数据（如激光雷达和相机）来构建地图，并同时定位机器人的位置。课程将探讨SLAM的基本原理和算法，以及与机器人操作系统的集成。学生将有机会使用ROS（机器人操作系统）和常见的SLAM算法实现机器人地图构建和定位。最终，学生将开发一个完整的机器人应用程序，利用SLAM实现自主导航和任务执行。
1) 有深度学习或者机器人学基础：在读硕士博士研究生，希望了解机器人与深度学习交叉领域方向论文思路
2) 有科研需求：有科研需求，后续有发论文硬性需求的同学
3) AI从业者，在交叉学科领域，想系统提升领域交互能力，了解机器人与深度学习实际应用的工程师
但是作为一个小白，还在“蹒跚学步”阶段，怎么去掌握窍门？来自前辈的指点必不可少。
一个好的指导老师的作用是，没有课题，能够结合所在课题组具体情况，结合最近热门研究方向，帮你规划课题，如果有了课题而缺少创新方向，老师能够快速帮你找到几种切入点，几种框架，甚至连需要读哪些文献都帮你想好了......
为了论文，大家都在努力的设计新网络、新策略、新training算法，只要能够在某一问题上做到一个很好的performance，论文就水到渠成。而想要快速达到，来自前辈的指点不可或缺。
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