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本课程属于：098-无人机视觉定位与VIO SLAM 智能机器人、自动化与智能装备工程 · 共 8 门相关课程，组合学习更完整。
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无人机视觉惯性里程计VIO工程

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=无人机VIO的定义 · 发展历程 · 应用场景与课程学习路线图
课程导入VIO
02
预备知识
目标=三维几何 · 坐标系变换 · 旋转表示（欧拉角
预备知识目标=三维几何
03
传感器基础
目标=IMU工作原理 · 视觉相机模型 · 内外参标定
传感器基础IMU
04
视觉里程计基础
目标=特征点法 · 光流法 · 直接法
视觉里程计基础目标=特征点法
05
惯性里程计基础
目标=IMU预积分理论 · 运动学方程 · 零偏建模与重力对齐
惯性里程计基础IMU
06
VIO系统架构
目标=松耦合与紧耦合 · 滤波方法与优化方法 · 前端与后端分工
VIO系统架构
07
基于滤波的VIO
目标=扩展卡尔曼滤波（EKF） · MSCKF算法原理与实现细节
VIO基于滤波的
08
基于优化的VIO
目标=滑动窗口优化 · 因子图 · 边缘化与舒尔补加速
VIO基于优化的
09
视觉惯性初始化
目标=视觉-惯性对齐 · 尺度恢复 · 重力方向估计与零偏标定
视觉惯性初始化目标=视觉
10
视觉惯性标定
目标=相机-IMU外参标定 · 时间偏移标定 · 在线与离线标定方法
视觉惯性标定IMU
11
特征跟踪与数据关联
目标=特征提取 · 匹配 · 跟踪策略与异常值剔除
特征跟踪数据关联
12
后端优化与状态估计
目标=BA · IMU残差 · 视觉残差
后端优化状态估计
13
回环检测与全局一致性
目标=词袋模型 · 位姿图优化 · 重定位与地图融合
回环检测全局一致性
14
VIO中的深度学习
目标=学习特征 · 学习描述子 · 端到端VIO与混合方法
VIO深度学习
15
开源VIO框架解析
目标=VINS-Mono · OKVIS · ROVIO
VIO开源
16
仿真环境与数据集
目标=Gazebo · AirSim · EuRoC
仿真环境数据集
17
实战一
目标=搭建单目VIO系统——从数据读…
实战一VIO
18
实战二
目标=双目VIO系统实现——立体匹配 · 尺度估计与精度评估
实战二VIO
19
实战三
目标=VIO与GPS融合——多传感器…
实战三VIO
20
实战四
目标=无人机平台部署——机载计算 · 实时性优化与资源约束
实战四目标=无人机平台…
21
常见问题与调试
目标=初始化失败 · 尺度漂移 · 时间不同步
常见问题调试
22
性能评估与基准测试
目标=ATE · RPE · 鲁棒性测试与消融实验设计
性能评估基准测试
23
VIO在复杂场景下的挑战
目标=弱纹理 · 动态物体 · 光照变化与快速运动
VIO复杂场景下的挑战
24
多传感器融合进阶
目标=VIO与激光雷达 · 轮速计 · 气压计的组合导航
多传感器融合进阶VIO
25
VIO与SLAM的异同
目标=地图构建 · 长期定位与一致性维护
VIOSLAM
26
工程化实践
目标=代码架构 · 模块解耦 · 日志系统与单元测试
工程化实践目标=代码架构
27
实时性与嵌入式优化
目标=算法加速 · 内存管理 · 并行计算与硬件选型
实时性嵌入式优化
28
VIO安全与鲁棒性
目标=故障检测 · 冗余设计 · 退化处理与恢复策略
VIO安全
29
前沿进展
目标=事件相机VIO · 神经辐射场VIO · 语义VIO与多智能体协同
前沿进展VIO
30
课程总结与项目答辩
目标=知识体系回顾 · 项目展示 · 评估反馈与进阶学习建议
课程总结项目答辩