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2. 无人机IMU姿态识别：加速度计、陀螺仪和时序模型部署

共计 30 章节
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01
课程导入
无人机IMU姿态识别的重要性 · 应用场景（航拍 · 巡检
课程导入IMU
02
IMU基础
惯性测量单元（IMU）的组成（加速度… · 陀螺仪 · 磁力计）
IMU惯性测量单元
03
加速度计原理
加速度计测量比力 · 静态姿态估计（横滚角 · 俯仰角）的计算公式
加速度计原理加速度计测量比力
04
陀螺仪原理
陀螺仪测量角速度 · 积分得到姿态角 · 漂移问题
陀螺仪原理陀螺仪测量角速度
05
姿态表示方法
欧拉角（roll/pitch/yaw… · 旋转矩阵 · 四元数
姿态表示方法roll/pitch/y…
06
IMU数据预处理
数据清洗 · 去噪（低通滤波 · 移动平均）
IMU数据预处理
07
时序数据基础
时间序列特征（趋势 · 周期性 · 噪声）
时序数据基础时间序列特征
08
姿态解算经典方法
互补滤波原理 · Mahony滤波 · Madgwick滤波
姿态解算经典方法互补滤波原理
09
卡尔曼滤波入门
线性卡尔曼滤波原理 · 状态空间模型 · 预测与更新步骤
卡尔曼滤波入门线性卡尔曼滤波原…
10
扩展卡尔曼滤波（EKF）
非线性系统线性化 · EKF在姿态估计中的状态向量与观测模… · 实现要点
EKF扩展卡尔曼滤波
11
无迹卡尔曼滤波（UKF）
UKF原理 · sigma点变换 · 与EKF的对比
UKF无迹卡尔曼滤波
12
IMU传感器融合
加速度计与陀螺仪融合的必要性 · 互补滤波与卡尔曼滤波的融合策略 · 磁力计辅助偏航校正
IMU传感器融合
13
时序模型概述
传统时序模型（ARIMA · 指数平滑）与深度学习时序模型（RNN · LSTM
时序模型概述ARIMA
14
深度学习时序模型
LSTM和GRU的结构 · 处理IMU时序数据的输入输出格式 · 训练技巧（序列长度
深度学习时序模型LSTM
15
CNN与时序卷积
一维CNN · TCN（时间卷积网络）在IMU姿态识… · 特征提取与序列建模
CNN时序卷积
16
Transformer与注意力机制
自注意力原理 · 时间序列Transformer · 在IMU姿态估计中的潜力与挑战
Transformer注意力机制
17
姿态识别任务定义
分类（飞行模式 · 动作识别）与回归（连续姿态角） · 评估指标（准确率
姿态识别任务定义分类
18
数据集构建
公开数据集（如EuRoC · TUM）介绍 · 自采数据流程（传感器布置
数据集构建EuRoC
19
特征工程与选择
手工特征（统计特征 · 频域特征）与自动特征（深度学习特征） · 特征重要性分析
特征工程选择
20
模型训练与验证
训练/验证/测试集划分 · 交叉验证 · 超参数调优（网格搜索
模型训练验证
21
模型部署基础
边缘计算与嵌入式平台（STM32 · Raspberry Pi · Jetson）
模型部署基础STM32
22
部署工具与框架
TensorFlow Lite · ONNX Runtime · PyTorch Mobile
部署工具框架
23
实时姿态估计系统设计
传感器数据采集 · 预处理 · 姿态解算
实时姿态估计系统…传感器数据采集
24
案例实战
基于加速度计和陀螺仪的静态姿态估计（… · 从数据到姿态角的完整流程
案例实战基于加速度计
25
案例实战
基于LSTM的无人机飞行模式识别（悬… · 前进 · 转弯）
案例实战LSTM
26
案例实战
基于EKF的IMU姿态融合 · 实现动态姿态跟踪 · 并与互补滤波结果对比
案例实战EKF
27
常见问题与调试
传感器噪声大 · 漂移严重 · 模型过拟合
常见问题调试
28
性能优化与鲁棒性
提高姿态估计精度 · 降低计算量 · 应对振动和温度变化
性能优化鲁棒性
29
综合项目
设计一个完整的无人机IMU姿态识别系… · 从需求分析 · 算法选型
综合项目IMU
30
课程总结与进阶
回顾核心知识点 · 常见误区 · 未来趋势（视觉惯性融合
课程总结进阶