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6. Edge AI GPS融合定位：GNSS、IMU与速度估计组合

共计 30 章节

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学习目标 · 核心概念 · 整体框架

课程导入学习目标

GPS/北斗/GLONASS/Gal… · 定位误差源（多径 · 电离层

加速度计 · 陀螺仪 · 磁力计的工作原理

IMU加速度计

速度估计基础

轮速计 · 车辆CAN总线速度 · 多普勒测速

速度估计基础轮速计

坐标系统与时间同步

WGS84 · UTM · ENU

坐标系统时间同步

传感器标定

IMU内参标定（六面法 · Allan方差） · GNSS天线相位中心偏移

传感器标定IMU

卡尔曼滤波（KF）原理 · 扩展卡尔曼滤波（EKF） · 无迹卡尔曼滤波（UKF）以及粒子滤波…

松耦合融合

GNSS位置/速度与IMU姿态/加速… · 状态向量定义 · 观测方程

松耦合融合GNSS

紧耦合融合

GNSS原始观测（伪距 · 载波相位 · 多普勒）与IMU紧耦合

紧耦合融合GNSS

速度辅助融合

将轮速/车速作为约束 · 与GNSS/IMU融合 · 抑制IMU漂移和GNSS跳变

速度辅助融合将轮速

因子图优化

基于因子图的GNSS/IMU/速度融… · 滑动窗口优化 · 与滤波方法的对比

因子图优化GNSS/IMU

Edge AI硬件平台

嵌入式GPU（Jetson） · MCU · FPGA

嵌入式实现

在Edge设备上部署EKF/因子图 · 定点化 · 矩阵运算优化

嵌入式实现Edge

多传感器时间同步实战

使用PPS（秒脉冲）和GPIO中断实… · 软件插值方法

多传感器时间同步…PPS

预积分理论 · 离散实现 · 在因子图中的应用

GNSS/INS组合导航系统设计

系统架构 · 状态机 · 故障检测与切换（GNSS丢失

GNSS/INS组合导航系统设计

速度估计融合实战

利用车辆OBD-II速度 · 轮速脉冲 · 结合IMU/GNSS进行融合

速度估计融合实战OBD-II

城市峡谷场景

多径抑制 · 非视距（NLOS）检测 · 3D地图辅助

城市峡谷场景多径抑制

地下停车场与隧道

无GNSS环境下的DR（航位推算）与… · 地图匹配

地下停车场隧道

车辆运动学模型（自行车模型 · 阿克曼模型）与IMU/GNSS融合 · 提升预测精度

动态模型车辆运动学模型

误差分析与评估

定位精度（CEP · RMS） · 可用性

误差分析评估

开源工具与库

RTKLIB · GTSAM · Ceres

开源工具RTKLIB

基于Jetson Nano的GNSS… · 从硬件连接到代码实现

案例实战Jetson

使用RTKLIB与GTSAM实现紧耦… · 在公开数据集（KITTI · EuRoC）上评估

案例实战RTKLIB

车辆速度估计融合 · 利用CAN总线数据与IMU/GNSS… · 实现低成本高精度定位

案例实战车辆速度估计融合

GNSS信号丢失 · IMU漂移 · 速度传感器噪声

常见问题GNSS

时间同步误差 · 坐标系转换错误 · 协方差调参经验

常见问题时间同步误差

多传感器融合的深度学习增强（如学习I… · GNSS异常检测） · 以及端到端定位

综合提升多传感器融合的深…

车路协同（V2X）与GNSS/IMU… · 5G/RTK增强 · 以及高精地图结合

综合提升V2X

核心要点回顾 · 项目实战复盘 · 未来趋势（低成本

课程总结核心要点回顾