來源：計算機視覺工坊
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近日，我們《3D視覺從入門到精通》知識星球中一位小夥伴提出了一個問題，即：如何入門多元傳感器融合的定位？這種類似的問題，我們大多數人在剛接觸某一研究領域時都會遇到，面對繁雜的理論和技術，初學者往往感到無從下手，雖然網上相關知識和文章衆多，但良莠不齊，光是找到适合自己學習的資料就很耗時耗力了，而且學習的過程中難免會遇到各種各樣的問題，知識之間的交換也不能達到實時性。
就上面這個問題，先來簡單介紹一些多元傳感器融合的定位解決方案，以及如何入門！
自主導航是機器人與自動駕駛的核心功能，随着技術的發展，單一傳感器已不能滿足複雜環境下的定位需求。現有的機器人與自動駕駛車輛往往會安裝雷射雷達，相機，IMU，GPS等多種傳感器。例如，GPS在室内或被遮擋的環境中效果不佳；視覺傳感器在光照不足或視覺特征缺乏的情況下難以工作；而雷射雷達雖然可以提供精确的距離測量，但成本較高且在某些環境下也會受限。是以，多元傳感器融合成為了一個熱門研究方向，通過結合多種傳感器的優勢，實作更為精确和魯棒的定位。
這一領域的研究更多是希望以适當的方式融合多種傳感器的資料，通過優勢互補，使定位算法能夠在各種挑戰性環境下持續輸出魯棒且精确的估計結果。
而入門多傳感器融合的定位，需要學習的知識就很多了，比如了解相機、雷射等傳感器原理，各種傳感器之間如何融合，融合後的優化等等。
為此，我們《3D視覺從入門到精通》推出過一門課程，即《徹底剖析雷射-視覺-IMU-GPS融合SLAM算法：理論推導、代碼講解和實戰》，主講老師也是很厲害的大佬。
感興趣的可以加入我們星球一起交流學習進步。