作为移动机器人的“眼睛”，视觉SLAM虽然实现了移动机器人的自主定位和导航，但单目视觉 SLAM 算法存在一些本身框架无法克服的缺陷，例如尺度问题、累计误差等问题。而融合 IMU 和视觉信息的 VIO 算法能够弥补视觉SLAM的缺陷，很大程度地提高单目 SLAM 算法性能，是一种低成本高性能的导航方案。在机器人、AR/VR等领域得到了应用。
很多伙伴在应用SLAM时发现单一传感器的不足，从而选择使用与IMU融合的方案。随着后期的不断学习，发现虽然接触过定位和建图方面的知识，但没有系统学习过相关的内容，阻碍了前进的步伐。而VIO是一个庞大的任务系统，涵盖了SLAM的各个部分，需要系统地学习了解各部分之间的关系。虽然现在公开的资料多，但由于没有系统的教程，学习难度大、效率低，想要真正学懂学透要耗费很长时间。基于此，深蓝学院推出了『视觉SLAM进阶：从零开始手写VIO』线上课程。课程重点讲解了预积分、滑动窗口滤波算法、边缘化、优化等重要原理和过程，抓住VIO的主线详细介绍了系统各个模块的内容，帮助伙伴们高效学习，透彻理解原理并实现应用落地。 
（点击查看大图）本门课程采用理论与实践相结合的教学方式，每章节后都有实践项目，让大家将课上所学知识，即学即用，通过亲自动手实践达到灵活掌握，融会贯通的效果。
1. 学习过程中一步一步推导公式，打下扎实的数学基础；
2. 通过学习视觉和IMU的信息融合，掌握基于图优化的多传感器信息融合框架；
3. 通过手写后端优化器，理清SLAM后端的每个细节，加深对优化的理解，为以后工作中移植、加速或改进自有的SLAM系统提供技术支持。1. 优质的学习圈子
伙伴们大多是来自985、211及海外院校硕博，在这里大家一起学习、进行讨论与研究。独一无二的优质圈子将是你未来学习与就业的宝贵资源。
学完课程后将有机会收获优秀学员证书、毕业证书，为你的简历加分添彩。1. 三师助力
讲师&助教及时答疑解惑，班主任全程带班督学，帮你克服拖延，不断进步。助教1V1批改作业，并在班会中进行讲评和指导；在班会中，学习更多技巧；在交流中收获更多思路。
