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本课程属于：058-IMU融合与多源状态估计 智能汽车与新能源汽车工程 · 共 9 门相关课程，组合学习更完整。
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MEMS IMU建模标定与状态估计工程

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=MEMS IMU建模标定与状态… · 核心概念 · 整体知识框架与典型应用场景
课程导入MEMS
02
MEMS IMU基础
目标=MEMS惯性传感器工作原理 · 加速度计与陀螺仪分类 · 关键性能指标
MEMSIMU
03
误差源与随机过程
目标=零偏 · 尺度因子 · 非正交误差
误差源随机过程
04
IMU数学建模
目标=连续时间与离散时间模型 · 确定性误差模型 · 随机误差模型
IMU数学建模
05
标定基础与流程
目标=标定目的 · 六面法 · 转台法
标定基础流程
06
确定性误差标定
目标=零偏 · 尺度因子 · 非正交与安装误差的数学模型
确定性误差标定目标=零偏
07
随机误差建模与Allan方差
目标=Allan方差原理 · 噪声类型辨识 · 随机游走与零偏不稳定性参数提取
Allan随机误差建模
08
温度建模与补偿
目标=温度对零偏和尺度因子的影响 · 温度实验设计 · 多项式与分段线性补偿
温度建模补偿
09
IMU标定实战
目标=基于转台与六面法的完整标定实验 · 数据采集 · 参数辨识
IMU标定实战
10
状态估计基础
目标=概率论与贝叶斯估计 · 最小二乘 · 卡尔曼滤波
状态估计基础目标=概率论
11
姿态表示与运动学
目标=欧拉角 · 旋转矩阵 · 四元数
姿态表示运动学
12
IMU姿态估计
目标=基于陀螺仪积分 · 加速度计与磁力计辅助 · 互补滤波
IMU姿态估计
13
IMU与GNSS组合导航
目标=松组合 · 紧组合 · 深组合架构
IMUGNSS
14
IMU与视觉组合
目标=视觉惯性里程计原理 · 预积分理论 · VINS-Mono与ORB-SLAM…
IMU视觉组合
15
IMU与轮式里程计组合
目标=轮速计模型 · 非完整约束 · 航位推算
IMU轮式里程计组合
16
惯性导航解算
目标=姿态 · 速度 · 位置微分方程
惯性导航解算目标=姿态
17
初始对准与零速修正
目标=静基座初始对准 · 动基座对准 · 零速检测
初始对准零速修正
18
在线标定与自标定
目标=在线零偏估计 · 尺度因子与安装误差在线辨识 · 可观性分析
线标定自标定
19
滤波实现与数值稳定性
目标=卡尔曼滤波实现细节 · 协方差更新 · Joseph形式
滤波实现数值稳定性
20
标定与状态估计工具链
目标=MATLAB/Simulink · Python · ROS
标定状态估计工具链
21
数据集与实验设计
目标=常用IMU数据集 · 实验平台搭建 · 激励轨迹设计
数据集实验设计
22
案例一
目标=低成本MEMS IMU标定与姿… · 姿态解算 · 精度评估与改进
案例一MEMS
23
案例二
目标=GNSS/INS组合导航系统实… · 滤波器设计 · 跑车实验
案例二GNSS/INS
24
案例三
目标=视觉惯性SLAM中的IMU融合 · 预积分 · 联合优化
案例三SLAM
25
常见问题与故障排查
目标=标定失败 · 滤波发散 · 噪声参数不匹配
常见问题故障排查
26
精度评估与不确定性分析
目标=均方根误差 · 协方差一致性 · 蒙特卡洛仿真
精度评估不确定性分析
27
实时嵌入式实现
目标=MCU与DSP平台 · 定点与浮点运算 · 传感器驱动
实时嵌入式实现MCU
28
深度学习与IMU
目标=基于学习的IMU去噪 · 零速检测 · 姿态估计
IMU深度学习
29
综合项目实战
目标=设计并实现一套完整的MEMS… · 包括硬件选型 · 数据采集
综合项目实战MEMS
30
课程总结与进阶方向
目标=知识体系回顾 · 工程最佳实践 · 前沿研究方向
课程总结进阶方向