同步定位与地图构建(SLAM)技术作为机器人感知环境的核心技术，已成为智能机器人领域的必修课。本课程专注于多传感器融合SLAM系统的实战应用，深入解析传感器标定与激光视觉惯性算法的精读与优化。在复杂的实际环境中，单一传感器往往难以满足高精度定位与建图的需求，而多传感器融合则能有效弥补各传感器的不足，提升系统的鲁棒性与精度。课程首先系统讲解传感器标定的理论与方法，包括内外参标定、时间同步等关键技术，确保多传感器数据的高效融合。随后，课程将详细剖析激光雷达、视觉与惯性导航三种主流传感器的SLAM算法原理，包括经典算法如LOAM、VINS-Mono等，并探讨如何通过算法优化提高系统性能。通过实战项目，学员将掌握从数据采集到算法实现的全流程技能，学习如何针对不同应用场景选择合适的传感器组合与算法方案。本课程不仅适合SLAM领域初学者快速入门，也能帮助有一定基础的开发者深入理解算法本质，提升系统优化能力，为从事机器人、自动驾驶、增强现实等领域的研究与开发打下坚实基础。