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本课程属于：059-视觉SLAM与VIO融合定位 智能汽车与新能源汽车工程 · 共 10 门相关课程，组合学习更完整。
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VIO预积分与状态估计工程

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=VIO预积分与状态估计工程的学… · 核心概念 · 整体框架与实战路线
课程导入VIO
02
视觉惯性导航基础
目标=VIO定义 · 传感器组成 · 坐标系
视觉惯性导航基础VIO
03
IMU测量模型
目标=加速度计与陀螺仪原理 · 噪声与偏置模型 · 随机游走
IMU测量模型
04
视觉观测模型
目标=相机投影模型 · 特征点 · 光流
视觉观测模型目标=相机投影模…
05
状态估计数学基础
目标=概率论 · 高斯分布 · 贝叶斯滤波
状态估计数学基础目标=概率论
06
三维几何与李群李代数
目标=旋转矩阵 · 四元数 · SO(3)与SE(3)
三维几何李群李代数
07
IMU预积分理论
目标=连续时间运动学 · 预积分定义 · 预积分观测量
IMU预积分理论
08
预积分离散化与数值实现
目标=欧拉法 · 中点法 · 龙格库塔法
预积分离散化数值实现
09
预积分残差与雅可比
目标=残差构建 · 状态量定义 · 雅可比推导
预积分残差雅可比
10
视觉惯性紧耦合优化
目标=滑动窗口 · 边缘化 · 舒尔补
视觉惯性紧耦合优…目标=滑动窗口
11
初始化方法
目标=视觉惯性对齐 · 陀螺仪偏置估计 · 重力方向与尺度恢复
初始化方法目标=视觉惯性对…
12
后端优化与图优化
目标=因子图 · g2o/Ceres/GTSAM · 鲁棒核函数
后端优化图优化
13
滑动窗口与边缘化
目标=关键帧选择 · 窗口大小 · 边缘化策略
滑动窗口边缘化
14
时间同步与在线标定
目标=相机-IMU时间偏移估计 · 外参在线标定 · 滚动快门与同步误差处理
时间同步线标定
15
VIO系统实战
目标=从零搭建预积分模块 · 视觉前端 · 后端优化与实时运行框架
VIO系统实战
16
开源VIO框架分析
目标=VINS-Mono · OKVIS · ORB-SLAM3
VIO开源
17
MSCKF与滤波方法
目标=多状态约束卡尔曼滤波 · 状态增广 · 观测更新与预积分在滤波中的应用
MSCKF滤波方法
18
预积分在优化中的工程细节
目标=偏置更新 · 协方差重置 · 零偏随机游走
预积分优化
19
数据集与评估工具
目标=EuRoC · TUM-VI · KITTI
数据集评估工具
20
常见问题与调试
目标=尺度漂移 · 重力估计错误 · 时间戳不同步
常见问题调试
21
性能优化与工程部署
目标=实时性 · 内存管理 · 多线程
性能优化工程部署
22
多传感器融合扩展
目标=VIO与GPS · 激光雷达 · 轮速计
多传感器融合扩展VIO
23
深度学习与VIO结合
目标=学习特征 · 学习深度 · 端到端VIO
VIO深度学习
24
案例实战一
目标=基于VINS-Mono的预积分…
案例实战一VINS-Mono
25
案例实战二
目标=从零实现IMU预积分与视觉惯性…
案例实战二IMU
26
案例实战三
目标=使用GTSAM构建VIO因子图…
案例实战三GTSAM
27
案例实战四
目标=在线时间标定与外参标定实验
案例实战四目标=
28
案例实战五
目标=滑动窗口边缘化与先验因子工程实…
案例实战五目标=滑动窗口边…
29
综合提升
目标=VIO系统设计权衡 · 鲁棒性分析 · 失败恢复与长期建图
综合提升VIO
30
课程总结与前沿展望
目标=知识体系回顾 · 工程最佳实践 · 开放问题与未来研究方向
课程总结前沿展望