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因子图多源传感器融合优化

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 因子图在传感器融合中的核心作用
课程导入学习目标
02
概率图模型基础
贝叶斯网络 · 马尔可夫随机场 · 有向与无向图
概率图模型基础贝叶斯网络
03
因子图定义与表示
因子图节点（变量节点 · 因子节点） · 边与连接关系
因子图定义表示
04
多源传感器融合概述
传感器类型（GPS · IMU · 相机
多源传感器融合概…GPS
05
因子图建模方法
状态变量定义（位姿 · 速度 · 偏差
因子图建模方法状态变量定义
06
传感器测量模型
IMU预积分因子 · GPS位置因子 · 视觉重投影因子
传感器测量模型IMU
07
因子图优化理论基础
非线性最小二乘 · 高斯-牛顿法 · 列文伯格-马夸尔特法
因子图优化理论基…非线性最小二乘
08
稀疏线性代数与求解器
稀疏矩阵结构 · Cholesky分解 · QR分解
稀疏线性代数求解器
09
因子图增量优化
增量平滑与建图（iSAM） · 贝叶斯树 · 增量更新策略
因子图增量优化iSAM
10
鲁棒优化与异常值处理
M-estimator · Huber损失 · 动态协方差缩放
鲁棒优化异常值处理
11
多传感器时间同步与标定
时间戳对齐 · 硬件同步 · 传感器内参外参标定
多传感器时间同步标定
12
因子图融合框架设计
系统架构 · 前端处理（特征提取 · 匹配）
因子图融合框架设…系统架构
13
基于因子图的视觉惯性导航（VINS）
视觉惯性融合因子图 · IMU预积分与视觉重投影联合优化 · VINS-Mono/Fusion案例…
VINS基于因子图的视觉…
14
基于因子图的激光雷达惯性导航（LIO）
激光雷达点云配准因子 · IMU因子 · LIO-SAM等系统解析
LIO基于因子图的激光…
15
GPS与视觉/惯性融合
GPS因子建模 · 坐标系转换 · 城市峡谷场景下的融合策略
GPS视觉
16
多传感器融合中的回环检测
回环检测方法（视觉词袋 · 点云匹配） · 回环因子添加
多传感器融合回环检测
17
因子图与深度学习结合
学习型传感器模型 · 端到端因子图学习 · 深度特征与因子图融合
因子图深度学习结合
18
因子图在自动驾驶中的应用
多传感器融合定位 · 车道级定位 · 高精地图匹配
因子图自动驾驶
19
因子图在无人机与机器人中的应用
无人机导航 · 室内外融合定位 · 多机器人协同因子图
因子图无人机
20
因子图与卡尔曼滤波对比
扩展卡尔曼滤波（EKF） · 无迹卡尔曼滤波（UKF） · 粒子滤波与因子图优化的精度
因子图卡尔曼滤波对比
21
因子图优化中的边缘化与滑动窗口
滑动窗口因子图 · 边缘化策略 · Schur补
因子图优化边缘化
22
因子图的可观性与退化场景处理
退化检测（隧道 · 重复纹理） · 因子权重调整
因子图的可观性退化场景处理
23
因子图工具与实践
GTSAM库详解 · Ceres Solver · g2o
因子图工具GTSAM
24
实战项目一
基于因子图的GPS+IMU融合定位 · 因子图构建 · 优化求解
实战项目一GPS+IMU
25
实战项目二
视觉惯性里程计（VIO）因子图实现 · 构建视觉与IMU因子 · 运行与结果分析
实战项目二VIO
26
实战项目三
激光雷达-惯性-视觉融合SLAM · 回环检测 · 地图构建
实战项目三SLAM
27
常见问题与调试技巧
因子图不收敛 · 初始化敏感 · 信息矩阵病态
常见问题调试技巧
28
性能优化与实时性
因子图稀疏化 · 并行计算 · GPU加速
性能优化实时性
29
前沿进展与未来趋势
因子图与图神经网络 · 学习型优化器 · 多模态融合新范式
前沿进展未来趋势
30
综合项目与课程总结
设计一个多传感器融合系统（如自动驾驶… · 从需求分析到实现 · 课程知识回顾与进阶学习路径
综合项目课程总结