课程主页: https://www.coursera.org/learn/robotics-perception
在当今技术迅速发展的时代，机器人在生活和工业中的应用日益广泛。其中，机器人的感知能力对于其完成导航和操作任务至关重要。Coursera的《机器人学：感知》课程正是围绕这一主题展开，旨在帮助学习者了解机器人如何通过视觉感知世界和自身运动。本课程提供了一个全面的学习路径，涵盖从图像形成几何到多视图几何的多个重要模块。
课程一开始，学生们将学习计算机视觉中使用的标准相机模型。这些模型帮助学生从几何的角度理解光线如何进入相机并投影到二维图像中。通过定义这些模型，学员将能够清晰地理解点在三维空间中如何与图像中的点对应，以及相机在三维环境中移动时图像会发生的变化。
接下来，课程将深入探索投影变换的几何特性。这一部分的学习，帮助学员认识到在感知过程中主要的挑战来自于我们失去了一维直接观测的能力。此外，课程中还将讨论一些投影变换的性质，例如消失点，学生可以通过这些知识推断出超出基本相机模型的复杂信息。
在姿态估计模块中，学员将通过分析两幅图像中的特征提取和姿态估计学习如何跟踪图像中最显著的部分，并在多个帧之间进行跟踪。技艺的提升在于如何使用特征找到相机相对于参考平面的位置，同时学习如何使用最小二乘法及RANSAC算法来处理噪声特征点和剔除错误特征点。
最后，课程将结合前面所学的知识，通过视频序列的多视图几何扩展学习。了解图像之间的基本几何约束和共面条件，从而提取多个帧之间的相对姿态。最终，学员将会通过运动结构技术计算相机的轨迹及地图，并通过包调整技术进行估计的优化。
总的来说，《机器人学：感知》是一门内容丰富且具有挑战性的课程，特别适合对机器人技术和计算机视觉感兴趣的学生或专业人士。通过系统的学习，学员不仅可以掌握机器人感知的基础知识，还能够为后续的更复杂的机器人学习打下坚实的基础。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/robotics-perception