原文鏈接：SLAM面試官：看你簡歷上寫精通VINS，麻煩現場手推一下預積分！
有同學面試SLAM算法崗位時，簡歷里寫精通VINS，結果穿着格子衫的面試官突然來了興致，一手捋着頭頂稀疏的頭發，一手遞過來紙和筆，和藹可親的說：同學，看你簡歷上寫精通VINS Mono/Fusion，想必對其中公式推導和代碼非常熟悉，麻煩先手推一下預積分吧！待會我們來 討論下代碼的細節！
One thousand years later ...
從此以后，該同學簡歷上再也沒有出現過那兩個字：精通
以上各位讀者可以作為一個段子，哈哈一笑。不過VINS原理推導的復雜及代碼的龐大確實讓很多新手望而卻步、步步驚心、心有余悸、繼續搬磚。
那VINS到底是啥呢？
關於VINS-Mono和Fusion
VINS即Visual-Inertial navigation Systems，是視覺慣性導航系統的統稱，不過我們平時所說的一般是指VINS-Mono/Fusion。香港科技大學飛行機器人實驗室（沈邵劼團隊）在2018年開源了VINS-Mono算法。第一作者秦通（2019華為天才少年），該論文獲2018年機器人頂級期刊IEEE Transactions on Robotics最佳論文獎。它用一個單目相機+慣性測量單元（Inertial Measurement Unit，簡稱IMU）實現了緊耦合的視覺和慣性聯合狀態估計，在保證高精度里程計效果的同時，還可以同時估計出傳感器外參，IMU零偏以及傳感器時延。2019年該團隊開源了VINS-Mono的升級版VINS-Fusion，它支持多種視覺慣性傳感器類型，包括單目+IMU，雙目+IMU，以及純雙目。VINS-Mono和VINS-Fusion在當年一騎絕塵，是非常經典且優秀的VIO框架。
以下是VINS-Mono效果展示，它在室內環境下的SLAM效果如下：
在室外大尺度效果也非常魯棒，以下是它在香港科技大學操場的SLAM效果：
對於高速飛行的無人機，它同樣保持了非常高精度. 高穩定性的SLAM效果：
在手機AR上應用，該算法完勝當前最先進的Google Tango效果如下：
以下是VINS-Fusion在汽車SLAM上的效果：
為什么要學習VINS-Mono/Fusion？
在自動駕駛、無人機、增強現實、機器人導航等領域的技術棧中，定位和建圖（SLAM）在其中發揮着不可或缺的作用，目前SLAM算法越來越傾向於多傳感器融合方案，而其中理論最為復雜的當屬視覺慣性里程計（Visual-Inertial Odometry，簡稱VIO），因此，對VIO的掌握能力將很大程度決定了一個SLAM從業者的上限。而VINS Mono/Fusion 是VIO中最優秀的算法之一。
計算機視覺life 經過長時間籌備，重磅推出 《VINS Mono+Fusion 手推公式 + 源碼解析課程》，幫助從業者快速入門，掌握核心算法，扎實看懂每行代碼，學完后能馬上學以致用。
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以下是講師詳細注釋的代碼地址：
https://github.com/xieqi1/VINS-Mono-noted
課程大綱如下
VINS相關崗位及薪資
VINS-Mono/Fusion是VIO中最優秀算法之一，它廣泛應用於自動駕駛、無人機、增強現實、機器人導航等領域，對VIO的掌握能力將很大程度決定了一個SLAM從業者的上限。下面的崗位中，用人單位招聘時明確要求掌握VINS算法：
VINS課程介紹
獨家課程：《VINS Mono+Fusion 手推公式 + 源碼解析課程》優點
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我們從源碼出發，逐行解析詳細注釋的源碼，從最底層揭開涉及到的所有理論和代碼中的工程化技巧。
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所有涉及到的重要公式，全部白板從零推導，你將看到這些復雜的公式是如何從最簡單的原理一步一步形成。
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通過代碼逐行解析+公式白板推導，將最大程度上幫助你掌握VIO的核心知識，並且具備舉一反三的能力，對其他多傳感器融合算法的理解將更為深刻。
開課時間及說明
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11月26日開課，課程時長3個月，總共60+視頻。每周五更新，不管何時購買，課程觀看有效期截止到2023年1月1日。越早買享受越長的課程觀看時間！
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支持手機、電腦、H5頁面觀看。為了保證課程質量，大部分內容都是錄播 。我們也在開課到結課期間安排了多次直播，總之 就是錄播+直播+課程群答疑的形式。
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課程購買后可開發票，請咨詢課程助手。
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琪寶，碩士畢業於985高校。目前就職於頂級自動駕駛公司，擔任高級SLAM算法工程師。有4年以上SLAM、多傳感器融合項目經歷，參與多項JD機器人和自動駕駛技術落地。熟悉視覺/激光/多傳感器融合SLAM。講師功底扎實，善於白板從零手推公式，代碼粉碎機，幫助學員嚼碎消化每行代碼。講師詳細注釋的代碼地址：
https://github.com/xieqi1/VINS-Mono-noted
https://github.com/xieqi1/lio-sam-noted
該講師目前還有課程：重磅來襲！基於LiDAR的多傳感器融合SLAM 系列教程：LOAM、LeGO-LOAM、LIO-SAM
為什么學習該課程？
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自動駕駛、AR、機器人、無人機等領域對VIO算法非常剛需，而以VINS-Mono/Fusion為代表的VIO算法是其中最具代表性的方法之一，人才需求量大並且十分緊缺。
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本課程延續我們一貫的學以致用風格，原理剖析+逐行代碼精講，帶領學員從零開始學習源碼，並講解算法落地的工程實踐技巧，理論與實踐並重，快速掌握寶貴的工程經驗。
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VINS涉及預積分、后端優化等大量的公式推導，初學者需要花費大量時間也難以入門。本課程所有涉及到的公式，全部白板從零手動推導，你將看到這些復雜的公式是如何從最簡單的原理一步一步形成。
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講師為國內頂級自動駕駛公司資深SLAM算法工程師，親自對源碼進行超詳細注釋，對於編程基礎差的同學幫助極大。
學完課程可以掌握哪些技能？
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從零開始學習VINS，涉及到的公式全部手寫白板從零推導，掌握：光流前端、IMU預積分推導、誤差卡爾曼濾波、視覺慣性聯合初始化、邊緣化約束、滑動窗口BA、閉環檢測、多地圖合並、地圖重載、傳感器時延估計等核心算法。具備扎實的VIO理論基礎，具備舉一反三能力，對其他多傳感器融合算法理解將更深刻。
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從頭開始源碼逐行講解，理解上述原理如何在代碼中具體實現，掌握代碼中的工程實踐技巧，徹底打通原理及底層源碼實現，具備項目實戰經驗與工程研發能力。
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掌握ROS、Ceres Solver、DBOW2等經典、必備的工具，提升實踐能力。
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學完本門課程，學員可以達到工作1-2年的SLAM算法工程師水平。
該課程適合誰？
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1、想要快速入門的高年級本科生、碩士及博士研究生，有項目需求或者想要拓展相關知識領域的算法工程師。
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3、理工科專業，具有一定的C++基礎。
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4、應用領域：增強現實（AR）、混合現實（MR）、機器人導航、自動駕駛等。
課程運行環境及基礎
1.運行環境：Ubuntu16.04/18.04
2.硬件要求：普通台式機/筆記本電腦均可，無需GPU。課程使用公開數據集，無需硬件平台、相機傳感器等硬件。
3.編程語言：C++
4.要求基礎：了解C++基礎語法。以下三者滿足其一：認真學習過《視覺SLAM十四講》、計算機視覺life ORB-SLAM2或ORB-SLAM3課程、系統閱讀過其他主流SLAM開源代碼。
課程價格及優惠
課程采取階梯定價，越早買越優惠！如下圖所示
前100名購買在原價基礎立減 100元；
第101名到開課之前在原價基礎立減50元；
此外，我們根據用戶消費記錄發放不同金額的優惠券。總共4檔優惠券，已經發放到學員賬戶。
VIP1：累計消費金額 ≤599且至少購買過一門課程 或 知識星球成員，額外發放20元優惠券
VIP2：累計消費金額 600-999，額外發放30元優惠券
VIP3：累計消費金額 1000-1999，額外發放50元優惠券
VIP4：累計消費金額 ≥2000，額外發放80元優惠券
優惠券還可疊加店鋪積分使用，20積分=1元
所以老用戶可享受：秒殺優惠+額外優惠券+積分抵現，triple kill!
注意：累計消費金額由后台系統自動計算生成，系統無法累計來自舊店鋪以及通過其他途徑（如支付寶）支付的訂單。優惠券發放標准統計截止到11月2日，之后不再額外發放。敬請諒解。
課程獨家注釋代碼說明
以下是講師詳細注釋的代碼地址：
https://github.com/xieqi1/VINS-Mono-noted
注釋的代碼其中包括但不限於
1、詳細的步驟解讀
2、對疑難問題配合博客鏈接幫助理解
3、結合作者回復的issue幫助理解
如下圖所示：
為了讓學員深刻了解VINS背后的原理，我們花費了大量時間准備，對於所涉及到的重要公式，全部白板從零手動推導，你將看到這些復雜的公式是如何從最簡單的原理一步一步得到的，這種方式相對於直接播放PPT雖然麻煩，但是極大幫助了學員真正掌握其原理，這是我們獨家的優勢！如下所示
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