01
漂移现象解析
什么是定位漂移、跳点/拖尾/静止漂移、漂移对应用的影响
基础现象
02
坐标系基础
WGS84、UTM、ENU、坐标系转换原理
坐标GIS
03
坐标变换数学原理
旋转矩阵、平移向量、缩放因子、齐次坐标与仿射变换
数学矩阵
04
卡尔曼滤波入门
状态空间模型、预测更新、卡尔曼增益、简化漂移抑制模型
滤波经典
05
卡尔曼滤波实战
Python一维卡尔曼、Q/R调优、滤波效果对比
Python实战
06
扩展卡尔曼滤波 (EKF)
非线性系统、雅可比矩阵、GPS/IMU融合
EKF融合
07
粒子滤波基础
蒙特卡洛、重要性采样、重采样、非线性非高斯漂移
粒子非高斯
08
粒子滤波实战
Python粒子滤波定位、粒子数量选择、效率与精度
Python实现
09
滑动窗口滤波
窗口大小、加权平均与中值滤波、实时性影响
窗口实时
10
低通滤波器设计
一阶低通滤波、截止频率、Python实现与调试
低通设计
11
互补滤波原理
加速度计与陀螺仪融合、互补系数、姿态漂移抑制
互补姿态
12
互补滤波实战
Python姿态估计、与卡尔曼对比、适用场景
实战对比
13
地图匹配算法
点到线/点匹配、HMM地图匹配、路网约束消除漂移
地图HMM
14
HMM地图匹配实战
Python HMM、发射/转移概率、路径平滑
HMM平滑
15
轨迹平滑算法
Douglas-Peucker、贝塞尔曲线、三次样条、后处理去噪
平滑插值
16
异常点检测与剔除
3σ、IQR、DBSCAN聚类、实时异常剔除
异常DBSCAN
17
速度约束与运动模型
恒定速度/加速度、CTRV模型、运动约束抑制漂移
运动约束
18
多传感器融合框架
松/紧耦合、时间同步、异步融合策略
融合架构
19
GPS+IMU融合实战
Python松耦合、协方差估计、轨迹评估
GPSIMU
20
GPS+里程计融合
轮式里程计、航位推算、融合与误差累积处理
里程计DR
21
UWB定位与漂移抑制
UWB测距、三边定位、UWB+IMU抗多径漂移
UWB抗多径
22
WiFi指纹定位与漂移
RSSI特性、指纹库、WKNN定位、信号漂移补偿
WiFi指纹
23
蓝牙AOA定位
到达角原理、天线阵列、多径漂移与滤波
AOA蓝牙
24
视觉定位与漂移
视觉里程计VO、特征点匹配、关键帧、VIO
视觉VIO
25
VIO实战
Python简化VIO、IMU预积分、重投影误差、漂移抑制
VIO实战
26
深度学习去漂移
LSTM轨迹预测、端到端补偿网络、训练与部署
深度学习LSTM
27
RTLS架构
定位服务器、数据流管道、延迟与吞吐量优化
系统架构
28
定位性能评估指标
RMSE、CEP、CDF、实时性测试
评估指标
29
综合案例：室内机器人定位
多传感器融合方案、漂移抑制策略、系统集成调试
案例机器人
30
前沿趋势与挑战
5G定位、通感一体化、AI原生定位、未来漂移抑制
前沿5G