Het Ontwerpen van een Visuele en LiDAR SLAM Stack voor een Echte Robot

Het bouwen van een SLAM stack die betrouwbaar draait op een echte robot vereist meer dan het kiezen van een bibliotheek. De sensor kalibratie, het front-end ontwerp, de back-end optimalisatie, de loop closure strategie en de integratie met de rest van de robot bepalen allemaal of de stack de rommelige realiteit van implementatie overleeft. Deze cursus behandelt die keuzes op een gestructureerde manier. Je werkt door geschreven ontwerpoefeningen die spiegelen hoe een klein robotica team een SLAM stack zou plannen. De nadruk ligt op de praktische afwegingen die ertoe doen wanneer een robot moet opereren over lange sessies, veranderende lichtomstandigheden en onverwachte scènes. Wat je zult leren: - Kies sensorcombinaties, waaronder visuele, LiDAR, inertiële en wielencoders, voor specifieke omgevingen - Ontwerp front-end perceptie pipelines voor feature detectie, associatie en bewegingsschatting - Pas back-end optimalisatie toe, inclusief pose graph methoden en moderne factor graph frameworks - Bouw loop closure detectie die repetitieve scènes en veranderende omgevingen aankan - Plan kalibratieroutines, inclusief intrinsieke, extrinsieke en tijdsynchronisatie tussen sensoren - Ontwerp integratie met motion planning, controle en gedragssystemen op de robot De cursus vordert van sensoren en kalibratie via front-end en back-end ontwerp, loop closure en integratie. Een afsluitende schriftelijke oefening vraagt je om een ontwerp van één pagina op te stellen voor een SLAM stack gericht op een specifiek robotplatform en omgeving. Deze cursus is ontworpen voor robotics engineers, computer vision practitioners en studenten mechatronica met enige software-achtergrond. Er is geen eerdere SLAM implementatie-ervaring vereist. De cursus behandelt de stack als een ontwerpprobleem waarover je op papier kunt redeneren voordat er code wordt geschreven.