01
IMU基础与坐标系
惯性测量单元工作原理、加速度计与陀螺仪模型、常用坐标系（IMU系、导航系、地球系）、欧拉角与四元数基础。
坐标系四元数
02
姿态表示与转换
旋转矩阵、四元数运算、欧拉角与四元数互转、姿态更新方程（微分方程）。
旋转矩阵姿态更新
03
传感器误差分析
确定性误差（零偏、尺度因子、交轴耦合）、随机误差（角度随机游走、速率随机游走）、Allan方差分析。
Allan方差随机误差
04
惯性导航解算
捷联惯导算法、姿态更新（圆锥补偿）、速度更新（划桨补偿）、位置更新（涡卷补偿）。
捷联惯导划桨补偿
05
卡尔曼滤波基础
状态空间模型、预测与更新步骤、卡尔曼增益、协方差矩阵的物理意义。
卡尔曼增益协方差
06
扩展卡尔曼滤波
非线性系统线性化、雅可比矩阵计算、EKF在IMU融合中的应用。
EKF雅可比
07
误差状态卡尔曼滤波
真值状态与误差状态分离、ESKF预测模型、ESKF更新模型、ESKF重置。
ESKF误差状态
08
IMU预积分
预积分动机、预积分测量模型、预积分协方差传播、预积分残差构建。
预积分残差
09
松耦合GPS+IMU融合
松耦合架构、GPS观测模型、融合滤波器设计、实验与调参。
松耦合GPS
10
紧耦合GPS+IMU融合
紧耦合架构、原始GPS观测（伪距、载波相位）、融合滤波器设计。
紧耦合伪距
11
视觉惯性里程计
VIO系统架构、视觉前端（特征提取与匹配）、IMU与视觉联合初始化。
VIO特征匹配
12
多传感器时空标定
时间戳同步、空间外参标定（手眼标定）、在线标定方法。
标定手眼标定
13
零速修正
零速检测算法（加速度方差、角速度能量）、零速观测模型、ZUPT辅助导航。
ZUPT零速检测
14
磁力计融合
地磁场模型、磁力计校准（椭球拟合）、磁航向观测、磁干扰处理。
磁力计椭球拟合
15
气压计融合
气压测高原理、气压计模型、气压计与IMU高度融合、温漂补偿。
气压计高度融合
16
轮式里程计融合
轮速模型、轮式里程计误差分析、轮速与IMU融合（航位推算）。
轮速航位推算
17
因子图优化基础
因子图模型、贝叶斯网络与因子图、非线性最小二乘求解、iSAM2简介。
因子图iSAM2
18
基于图优化的IMU融合
预积分因子、先验因子、边缘化策略、与滤波方法的对比。
图优化边缘化
19
多传感器融合框架设计
传感器管理、数据缓冲、异步处理、融合中心架构。
框架异步
20
实时性与性能优化
嵌入式平台优化、矩阵运算加速、降采样策略、多线程设计。
实时性多线程
21
初始化与对准
静基座初始对准、动基座初始对准、重力矢量估计、航向初始化。
初始对准重力估计
22
故障检测与隔离
卡方检验、残差检测、传感器一致性检查、降级策略。
故障检测卡方检验
23
平滑与后处理
RTS平滑、固定区间平滑、固定滞后平滑、后处理应用场景。
RTS平滑后处理
24
自适应滤波
自适应协方差调节、Sage-Husa滤波器、模糊自适应滤波。
自适应Sage-Husa
25
非线性滤波进阶
无迹卡尔曼滤波、粒子滤波、容积卡尔曼滤波、在IMU融合中的对比。
UKF粒子滤波
26
组合导航系统设计
系统架构设计、传感器选型、性能指标、测试与评估。
系统设计性能指标
27
室内定位融合
UWB+IMU融合、WiFi指纹+IMU融合、蓝牙+IMU融合、多源融合策略。
UWB室内定位
28
深度学习与IMU融合
LSTM去噪、端到端定位、学习型惯性导航、数据驱动方法。
LSTM端到端
29
开源框架实战
使用ROS进行IMU融合、GTSAM/ceres使用、开源数据集（EuRoC、TUM-VI）。
ROSGTSAM
30
综合项目实战
从零搭建多传感器融合定位系统、数据采集与离线处理、实时运行与调试、性能评估与优化。
项目实战多传感器