SLAM面试官：看你简历上写精通VINS，麻烦现场手推一下预积分！
2021-11-05 21:32 计算机视觉life 阅读(1114) 评论(0) 编辑 收藏 举报原文链接：SLAM面试官：看你简历上写精通VINS，麻烦现场手推一下预积分！
有同学面试SLAM算法岗位时，简历里写精通VINS，结果穿着格子衫的面试官突然来了兴致，一手捋着头顶稀疏的头发，一手递过来纸和笔，和蔼可亲的说：同学，看你简历上写精通VINS Mono/Fusion，想必对其中公式推导和代码非常熟悉，麻烦先手推一下预积分吧！待会我们来 讨论下代码的细节！
One thousand years later ...
从此以后，该同学简历上再也没有出现过那两个字：精通
以上各位读者可以作为一个段子，哈哈一笑。不过VINS原理推导的复杂及代码的庞大确实让很多新手望而却步、步步惊心、心有余悸、继续搬砖。
那VINS到底是啥呢？
关于VINS-Mono和Fusion
VINS即Visual-Inertial navigation Systems，是视觉惯性导航系统的统称，不过我们平时所说的一般是指VINS-Mono/Fusion。香港科技大学飞行机器人实验室（沈邵劼团队）在2018年开源了VINS-Mono算法。第一作者秦通（2019华为天才少年），该论文获2018年机器人顶级期刊IEEE Transactions on Robotics最佳论文奖。它用一个单目相机+惯性测量单元（Inertial Measurement Unit，简称IMU）实现了紧耦合的视觉和惯性联合状态估计，在保证高精度里程计效果的同时，还可以同时估计出传感器外参，IMU零偏以及传感器时延。2019年该团队开源了VINS-Mono的升级版VINS-Fusion，它支持多种视觉惯性传感器类型，包括单目+IMU，双目+IMU，以及纯双目。VINS-Mono和VINS-Fusion在当年一骑绝尘，是非常经典且优秀的VIO框架。
以下是VINS-Mono效果展示，它在室内环境下的SLAM效果如下：
在室外大尺度效果也非常鲁棒，以下是它在香港科技大学操场的SLAM效果：
对于高速飞行的无人机，它同样保持了非常高精度. 高稳定性的SLAM效果：
在手机AR上应用，该算法完胜当前最先进的Google Tango效果如下：
以下是VINS-Fusion在汽车SLAM上的效果：
为什么要学习VINS-Mono/Fusion？
在自动驾驶、无人机、增强现实、机器人导航等领域的技术栈中，定位和建图（SLAM）在其中发挥着不可或缺的作用，目前SLAM算法越来越倾向于多传感器融合方案，而其中理论最为复杂的当属视觉惯性里程计（Visual-Inertial Odometry，简称VIO），因此，对VIO的掌握能力将很大程度决定了一个SLAM从业者的上限。而VINS Mono/Fusion 是VIO中最优秀的算法之一。
计算机视觉life 经过长时间筹备，重磅推出 《VINS Mono+Fusion 手推公式 + 源码解析课程》，帮助从业者快速入门，掌握核心算法，扎实看懂每行代码，学完后能马上学以致用。
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以下是讲师详细注释的代码地址：
https://github.com/xieqi1/VINS-Mono-noted
课程大纲如下
VINS相关岗位及薪资
VINS-Mono/Fusion是VIO中最优秀算法之一，它广泛应用于自动驾驶、无人机、增强现实、机器人导航等领域，对VIO的掌握能力将很大程度决定了一个SLAM从业者的上限。下面的岗位中，用人单位招聘时明确要求掌握VINS算法：
VINS课程介绍
独家课程：《VINS Mono+Fusion 手推公式 + 源码解析课程》优点
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我们从源码出发，逐行解析详细注释的源码，从最底层揭开涉及到的所有理论和代码中的工程化技巧。
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所有涉及到的重要公式，全部白板从零推导，你将看到这些复杂的公式是如何从最简单的原理一步一步形成。
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通过代码逐行解析+公式白板推导，将最大程度上帮助你掌握VIO的核心知识，并且具备举一反三的能力，对其他多传感器融合算法的理解将更为深刻。
开课时间及说明
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11月26日开课，课程时长3个月，总共60+视频。每周五更新，不管何时购买，课程观看有效期截止到2023年1月1日。越早买享受越长的课程观看时间！
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支持手机、电脑、H5页面观看。为了保证课程质量，大部分内容都是录播 。我们也在开课到结课期间安排了多次直播，总之 就是录播+直播+课程群答疑的形式。
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课程购买后可开发票，请咨询课程助手。
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琪宝，硕士毕业于985高校。目前就职于顶级自动驾驶公司，担任高级SLAM算法工程师。有4年以上SLAM、多传感器融合项目经历，参与多项JD机器人和自动驾驶技术落地。熟悉视觉/激光/多传感器融合SLAM。讲师功底扎实，善于白板从零手推公式，代码粉碎机，帮助学员嚼碎消化每行代码。讲师详细注释的代码地址：
https://github.com/xieqi1/VINS-Mono-noted
https://github.com/xieqi1/lio-sam-noted
该讲师目前还有课程：重磅来袭！基于LiDAR的多传感器融合SLAM 系列教程：LOAM、LeGO-LOAM、LIO-SAM
为什么学习该课程？
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自动驾驶、AR、机器人、无人机等领域对VIO算法非常刚需，而以VINS-Mono/Fusion为代表的VIO算法是其中最具代表性的方法之一，人才需求量大并且十分紧缺。
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本课程延续我们一贯的学以致用风格，原理剖析+逐行代码精讲，带领学员从零开始学习源码，并讲解算法落地的工程实践技巧，理论与实践并重，快速掌握宝贵的工程经验。
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VINS涉及预积分、后端优化等大量的公式推导，初学者需要花费大量时间也难以入门。本课程所有涉及到的公式，全部白板从零手动推导，你将看到这些复杂的公式是如何从最简单的原理一步一步形成。
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讲师为国内顶级自动驾驶公司资深SLAM算法工程师，亲自对源码进行超详细注释，对于编程基础差的同学帮助极大。
学完课程可以掌握哪些技能？
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从零开始学习VINS，涉及到的公式全部手写白板从零推导，掌握：光流前端、IMU预积分推导、误差卡尔曼滤波、视觉惯性联合初始化、边缘化约束、滑动窗口BA、闭环检测、多地图合并、地图重载、传感器时延估计等核心算法。具备扎实的VIO理论基础，具备举一反三能力，对其他多传感器融合算法理解将更深刻。
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从头开始源码逐行讲解，理解上述原理如何在代码中具体实现，掌握代码中的工程实践技巧，彻底打通原理及底层源码实现，具备项目实战经验与工程研发能力。
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掌握ROS、Ceres Solver、DBOW2等经典、必备的工具，提升实践能力。
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学完本门课程，学员可以达到工作1-2年的SLAM算法工程师水平。
该课程适合谁？
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1、想要快速入门的高年级本科生、硕士及博士研究生，有项目需求或者想要拓展相关知识领域的算法工程师。
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3、理工科专业，具有一定的C++基础。
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4、应用领域：增强现实（AR）、混合现实（MR）、机器人导航、自动驾驶等。
课程运行环境及基础
1.运行环境：Ubuntu16.04/18.04
2.硬件要求：普通台式机/笔记本电脑均可，无需GPU。课程使用公开数据集，无需硬件平台、相机传感器等硬件。
3.编程语言：C++
4.要求基础：了解C++基础语法。以下三者满足其一：认真学习过《视觉SLAM十四讲》、计算机视觉life ORB-SLAM2或ORB-SLAM3课程、系统阅读过其他主流SLAM开源代码。
课程价格及优惠
课程采取阶梯定价，越早买越优惠！如下图所示
前100名购买在原价基础立减 100元；
第101名到开课之前在原价基础立减50元；
此外，我们根据用户消费记录发放不同金额的优惠券。总共4档优惠券，已经发放到学员账户。
VIP1：累计消费金额 ≤599且至少购买过一门课程 或 知识星球成员，额外发放20元优惠券
VIP2：累计消费金额 600-999，额外发放30元优惠券
VIP3：累计消费金额 1000-1999，额外发放50元优惠券
VIP4：累计消费金额 ≥2000，额外发放80元优惠券
优惠券还可叠加店铺积分使用，20积分=1元
所以老用户可享受：秒杀优惠+额外优惠券+积分抵现，triple kill!
注意：累计消费金额由后台系统自动计算生成，系统无法累计来自旧店铺以及通过其他途径（如支付宝）支付的订单。优惠券发放标准统计截止到11月2日，之后不再额外发放。敬请谅解。
课程独家注释代码说明
以下是讲师详细注释的代码地址：
https://github.com/xieqi1/VINS-Mono-noted
注释的代码其中包括但不限于
1、详细的步骤解读
2、对疑难问题配合博客链接帮助理解
3、结合作者回复的issue帮助理解
如下图所示：
为了让学员深刻了解VINS背后的原理，我们花费了大量时间准备，对于所涉及到的重要公式，全部白板从零手动推导，你将看到这些复杂的公式是如何从最简单的原理一步一步得到的，这种方式相对于直接播放PPT虽然麻烦，但是极大帮助了学员真正掌握其原理，这是我们独家的优势！如下所示
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