01
误差分析概述
什么是跟踪误差？为什么分析它？常见的误差来源（传感器噪声、延迟、模型失配）。
基础概念
02
坐标系与变换
全局坐标系、局部坐标系、齐次变换矩阵、坐标转换实战。
数学坐标
03
传感器模型与噪声
高斯噪声模型、卡尔曼滤波基础、传感器标定。
传感器滤波
04
时间同步与延迟
时间戳对齐、插值方法、延迟补偿策略。
时序同步
05
位置误差指标
均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、最大误差。
指标评估
06
速度与加速度误差
速度估计方法、加速度噪声分析、平滑处理。
运动噪声
07
姿态误差分析
欧拉角与四元数、姿态误差度量、旋转矩阵误差。
姿态四元数
08
轨迹相似度度量
动态时间规整(DTW)、最长公共子序列(LCSS)、弗雷歇距离。
相似度DTW
09
数据预处理
异常值检测、滤波去噪、数据重采样。
预处理清洗
10
可视化基础
Matplotlib绘制轨迹、误差曲线、误差分布直方图。
可视化Matplotlib
11
误差统计特性
均值、方差、偏度、峰度、正态性检验。
统计分布
12
频谱分析
傅里叶变换、功率谱密度、误差频率成分分析。
频谱频域
13
相关性分析
自相关函数、互相关函数、时延估计。
相关时延
14
卡尔曼滤波平滑
前向滤波、后向平滑、固定区间平滑。
卡尔曼平滑
15
粒子滤波误差分析
重要性采样、重采样、粒子退化问题。
粒子滤波采样
16
系统误差与随机误差
偏差校正、艾伦方差、零偏稳定性。
系统误差随机误差
17
多传感器融合误差
加权平均、协方差交叉、信息滤波。
融合协方差
18
动态时间规整实战
DTW算法实现、路径约束、距离度量选择。
DTW实战
19
误差传播定律
一阶误差传播、蒙特卡洛模拟、协方差传递。
传播蒙特卡洛
20
鲁棒估计方法
M估计、RANSAC、中位数绝对偏差。
鲁棒RANSAC
21
模型验证
交叉验证、残差分析、拟合优度检验。
验证残差
22
实时误差监测
滑动窗口统计、变化点检测、报警阈值设定。
实时监测
23
三维空间误差
三维轨迹对齐、ICP算法、点云误差分析。
3DICP
24
深度学习误差分析
损失函数设计、训练误差与测试误差、过拟合诊断。
深度学习过拟合
25
误差补偿策略
前馈补偿、反馈校正、自适应调节。
补偿控制
26
性能基准测试
数据集构建、评价指标、对比实验设计。
基准评估
27
案例：无人机跟踪误差分析
GPS/IMU融合、风扰影响、路径规划误差。
无人机案例
28
案例：自动驾驶目标跟踪
雷达与视觉融合、车道保持误差、碰撞时间估计。
自动驾驶融合
29
案例：机器人手臂轨迹跟踪
关节角误差、末端执行器精度、重复定位精度。
机器人精度
30
总结与展望
误差分析工具链、未来趋势、推荐学习资源。
总结资源