SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)을 처음 접하는 분들을 위한 강의 시리즈입니다. 수학적 기초부터 실제 시스템 구현까지, SLAM의 전반적인 내용을 다룹니다. 강의 자료는 순차적으로 업데이트될 예정입니다.

Schedule

Lecture 1: Introduction

Lecture 2: Categories & Terminology of Robot Navigation

  • 2-1. Robot Navigation의 분류와 용어 정리 Video Slide

Lecture 3: State, Measurement, and Estimation

  • 3-1. State, measurement, estimation의 개념 Video Slide

Lecture 4: Maximum Likelihood Estimation (MLE), Maximum A Posteriori (MAP)

  • 4-1. MLE와 MAP의 개념과 SLAM에서의 역할 Video Slide

Lecture 5: Kalman Filter

  • 5-1. Kalman filter의 원리와 SLAM 적용 Video Slide

To be updated

More lectures coming soon...