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本课程属于：062-自动驾驶多源融合定位与量产验证 智能汽车与新能源汽车工程 · 共 11 门相关课程，组合学习更完整。
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GNSS LiDAR IMU融合定位工程

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=GNSS · LiDAR · IMU融合定位的学习目标
课程导入GNSS
02
定位导航基础
目标=坐标系 · 时间系统 · 姿态表示
定位导航基础目标=坐标系
03
GNSS定位原理
目标=卫星导航信号 · 伪距与载波相位 · 单点定位
GNSS定位原理
04
GNSS误差与完好性
目标=电离层 · 对流层 · 多路径
GNSS误差
05
IMU与惯性导航
目标=加速度计 · 陀螺仪 · 零偏
IMU惯性导航
06
LiDAR感知与点云基础
目标=激光测距原理 · 点云结构 · 扫描模式
LiDAR感知
07
点云预处理
目标=去畸变 · 滤波 · 降采样
点云预处理目标=去畸变
08
LiDAR里程计与建图
目标=帧间配准 · ICP · NDT
LiDAR里程计
09
回环检测与图优化
目标=位姿图 · 因子图 · 回环检测
回环检测图优化
10
多传感器标定
目标=时间同步 · 空间外参标定 · IMU内参标定
多传感器标定目标=时间同步
11
融合定位状态估计基础
目标=贝叶斯滤波 · 卡尔曼滤波 · 扩展卡尔曼滤波与误差状态卡尔曼滤波
融合定位状态估计…目标=贝叶斯滤波
12
非线性优化与因子图
目标=最小二乘 · 鲁棒核函数 · 滑动窗口
非线性优化因子图
13
GNSS与IMU融合
目标=松耦合 · 紧耦合 · 组合导航
GNSSIMU
14
LiDAR与IMU融合
目标=松耦合 · 紧耦合 · LIO
LiDARIMU
15
GNSS与LiDAR融合
目标=地图匹配 · 点云配准约束 · GNSS辅助建图与城市峡谷定位
GNSSLiDAR
16
GNSS、LiDAR、IMU三者融合架构
目标=联邦滤波 · 集中式滤波 · 因子图优化与多源信息调度
GNSSLiDAR
17
时间同步与延迟处理
目标=硬件同步 · 软件同步 · 时间戳对齐
时间同步延迟处理
18
动态场景与退化处理
目标=GNSS失锁 · LiDAR退化 · IMU饱和
动态场景退化处理
19
地图表示与维护
目标=点云地图 · 特征地图 · 栅格地图
地图表示维护
20
工程实现与系统集成
目标=ROS/ROS2 · 数据采集 · 实时性
工程实现系统集成
21
评测方法与指标
目标=绝对轨迹误差 · 相对位姿误差 · 定位精度
评测方法指标
22
数据集与仿真
目标=KITTI · UrbanNav · M2DGR
数据集仿真
23
实战案例一
目标=城市峡谷环境下的GNSS/Li…
实战案例一GNSS/Li
24
实战案例二
目标=地下车库与隧道场景的LiDAR…
实战案例二LiDAR
25
实战案例三
目标=自动驾驶多传感器融合定位的工程…
实战案例三目标=自动驾驶多…
26
常见问题排查
目标=标定错误 · 时间不同步 · 坐标系混乱
常见问题排查目标=标定错误
27
性能优化
目标=算法加速 · 内存管理 · 多线程
性能优化目标=算法加速
28
安全与可靠性
目标=故障检测 · 隔离与恢复 · 完好性监测
安全可靠性
29
综合提升
目标=多源融合定位系统设计 · 技术选型 · 项目管理和工程文档规范
综合提升目标=多源融合定…
30
课程总结与前沿展望
目标=知识体系回顾 · 最新研究趋势 · 开源工具与持续学习路径
课程总结前沿展望