开发和评估一个激光雷达定位算法，使用来自虚幻引擎的合成激光雷达数据^®仿真环境。

使用虚幻引擎仿真环境中的图像数据开发可视化同步定位和映射(SLAM)算法。

在惯性测量单元(IMU)读数的帮助下，处理3-D激光雷达传感器数据，逐步构建地图。

处理激光雷达数据，建立一个地图，并估计车辆轨迹使用同步定位和测绘。

使用来自虚幻引擎®仿真环境的合成激光雷达数据，使用激光雷达里程测量和映射(LOAM)[1]算法构建地图。在这个例子中，你将学习如何:

使用同步定位和映射(SLAM)算法，从3-D激光雷达数据构建2-D占用地图。

使用激光雷达数据构建地图，并使用定位车辆在地图上的位置SegMatch，一种基于分段匹配的位置识别算法。

通过使用惯性测量单元(IMU)和单目摄像机估计车辆的位置和方向。

在虚幻引擎环境下，利用停车场场景的合成图像数据开发一个视觉定位系统。

使用自我车辆摄像头的语义分割图像构建停车场的鸟瞰图，并从地图中检测空停车位。