谷歌这个SLAM开源方案，机器人行业都在用！

主要观点总结

文章介绍了机器人行业应用最广泛的激光SLAM框架Cartographer。文章提及了Cartographer的重要性，其在机器人领域的应用，以及学习Cartographer的必要性。同时，文章还介绍了与李想老师合作的Cartographer逐行源码解析课程，包括课程内容、优惠活动及学员可以收获的技能。

关键观点总结

关键观点1: Cartographer是机器人行业应用最广泛的激光SLAM框架。

很多机器人公司的产品都是基于Cartographer的框架进行开发。

关键观点2: Cartographer的代码庞大、逻辑复杂，学习理解代码十分困难。

企业需要深入了解激光SLAM原理与代码实现的从业者，只调包调参的人找工作越来越难。

关键观点3: 与李想老师合作的Cartographer逐行源码解析课程。

课程内容涵盖原理深度解析、逐行代码精讲，并包括工程实践技巧、代码改进建议，旨在帮助学员快速掌握宝贵的工程经验。

关键观点4: 学习这门课程可以收获多激光雷达时间同步、位姿估计等核心算法的能力。

学员可以掌握代码中的工程实践技巧，具备项目实战经验与工程研发能力，并对C++的基础语法及新标准有深入的理解和认知。

文章预览

点击“ 计算机视觉life ”，选择“星标” 机器人AI干货第一时间送达 你知道机器人行业应用最广泛的激光SLAM是哪个框架吗？ 如果你还不清楚，可以看看各大机器人公司的招聘要求，技能方面永远离不开谷歌在几年前开源的激光SLAM框架Cartographer，直到目前，很多产品还是基于Cartographer的框架进行的魔改。  先来看一下某大v当年在知乎问题“ 如何看待谷歌在 10 月 6 日开源的 SLAM 算法 cartographer？ ”的评价： 前言 几年前，我看到了一系列高质量的原创文章，这些文章都是李想利用业余时间创作完成的，这些文章循序渐进，带领读者一步步迈入激光SLAM的精彩世界。 因为Cartographer 已经应用在很多落地的产品 里，比如清洁机器人、仓储物流机器人等服务机器人。但是 网上 相关的资料分散而 参差不齐 ，尤其 缺乏系统的理论和代码讲解 ，涉及到其中 ………………………………