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多源传感器融合导航系统搭建实战

共计 30 章节
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01
课程导入
多源传感器融合导航的定义 · 发展历程 · 应用领域（自动驾驶
课程导入多源传感器融合导…
02
导航基础
惯性导航系统（INS）原理 · 坐标系与姿态表示（欧拉角 · 四元数）
导航基础INS
03
传感器原理与特性
GPS/RTK · IMU · 里程计
传感器原理特性
04
传感器误差建模
IMU零偏 · 比例因子 · 随机游走
传感器误差建模IMU
05
坐标系统与时间同步
WGS-84 · ENU · ECEF
坐标系统时间同步
06
状态估计基础
贝叶斯滤波 · 最小二乘 · 卡尔曼滤波（KF）推导与适用条件
状态估计基础贝叶斯滤波
07
扩展卡尔曼滤波（EKF）
非线性系统线性化 · EKF算法流程 · 在导航中的应用与局限性
EKF扩展卡尔曼滤波
08
无迹卡尔曼滤波（UKF）
UT变换 · UKF算法流程 · 与EKF的对比及适用场景
UKF无迹卡尔曼滤波
09
粒子滤波（PF）
序贯重要性采样 · 重采样技术 · 粒子滤波在非线性非高斯导航中的应用
PF粒子滤波
10
因子图与图优化
因子图模型 · 非线性最小二乘求解（高斯牛顿 · LM）
因子图图优化
11
松耦合融合架构
各传感器独立定位后融合 · 典型方案（GPS+INS松组合） · 优缺点与实现步骤
松耦合融合架构各传感器独立定位…
12
紧耦合融合架构
原始观测级融合（伪距 · 载波相位 · IMU原始数据）
紧耦合融合架构原始观测级融合
13
深耦合融合架构
GNSS接收机与INS深度融合 · 矢量跟踪环原理 · 抗干扰能力与实现挑战
深耦合融合架构GNSS
14
惯性导航系统（INS）机械编排
姿态更新 · 速度更新 · 位置更新算法
INS惯性导航系统
15
GPS/INS组合导航实战
基于EKF的松组合/紧组合代码实现 · 数据预处理 · 状态方程与量测方程构建
GPS/INS组合导航实战
16
视觉惯性融合（VIO）
视觉特征提取与匹配 · IMU预积分 · VIO系统架构（MSCKF
VIO视觉惯性融合
17
激光雷达惯性融合（LIO）
点云配准（ICP · NDT） · 激光里程计
LIO激光雷达惯性融合
18
多传感器融合中的异常检测与容错
故障检测（卡方检验 · 残差检验） · 传感器降级与重构策略
多传感器融合异常检测
19
传感器标定与校准
IMU内参标定 · 相机内参/外参标定 · 激光雷达与IMU外参标定
传感器标定校准
20
多传感器融合中的不确定性管理
协方差估计 · 自适应滤波（Sage-Husa） · 鲁棒估计（M估计）
多传感器融合不确定性管理
21
基于图优化的多传感器融合实战
使用GTSAM或Ceres构建因子图 · 融合GPS · IMU
基于图优化的多传…GTSAM
22
多传感器融合中的运动模型
恒速模型 · 恒加速度模型 · 转弯模型
多传感器融合运动模型
23
实时性与嵌入式实现
算法复杂度分析 · 嵌入式平台（ARM · FPGA）优化
实时性嵌入式实现
24
仿真与数据集
常用仿真工具（Gazebo · CARLA） · 公开数据集（KITTI
仿真数据集
25
融合导航系统评估指标
轨迹误差（ATE · RPE） · 定位精度
融合导航系统评估…ATE
26
案例实战
自动驾驶多传感器融合定位系统搭建（G… · 从数据采集到实时定位
案例实战自动驾驶多传感器…
27
案例实战
无人机室内外无缝导航系统搭建（UWB… · 处理GPS拒止环境
案例实战UWB
28
常见问题与调试技巧
滤波器发散 · 传感器数据不同步 · 外参不准
常见问题调试技巧
29
前沿趋势与进阶方向
深度学习在融合导航中的应用 · 多源融合与SLAM结合 · 车路协同与云端融合
前沿趋势进阶方向
30
综合项目实战与总结
从零搭建一个多源融合导航系统 · 完成数据采集 · 标定
综合项目实战从零搭建一个多源…