01
课程导论：什么是数据录制与轨迹回放？
核心应用场景：自动驾驶、机器人、运动分析
概念应用
02
核心概念解析
数据帧、时间戳、坐标系、轨迹、位姿
基础位姿
03
数据格式入门
TUM / KITTI / EuRoC / ROS Bag 简介
格式标准
04
环境搭建
Python 环境准备，安装 numpy, matplotlib, pandas
工具Python
05
第一个数据录制脚本
使用 Python 录制鼠标轨迹 (x, y + 时间戳)
实战鼠标
06
数据持久化
保存为 CSV，讲解 CSV 格式规范
存储CSV
07
数据读取与解析
从 CSV 读取轨迹，解析时间戳和坐标
解析Pandas
08
数据可视化基础
Matplotlib 绘制 2D 轨迹 (折线图、散点图)
可视化Matplotlib
09
轨迹动画
Matplotlib 动画功能，让轨迹“动”起来
动画交互
10
时间同步
为什么重要？如何处理不同频率数据流
同步频率
11
坐标系入门
世界坐标系、机器人坐标系、传感器坐标系
坐标系空间
12
坐标变换基础
平移和旋转，numpy 实现坐标变换
变换numpy
13
姿态表示
欧拉角与四元数，优缺点对比
姿态四元数
14
轨迹插值
线性插值、样条插值处理稀疏数据
插值平滑
15
轨迹平滑
移动平均滤波 & Savitzky-Golay 滤波
滤波去噪
16
速度与加速度计算
从位置数据推导速度/加速度 (数值微分)
微分运动
17
轨迹距离度量
总长、起点终点距离、平均速度
度量统计
18
多轨迹对比
同一张图绘制多条轨迹，定性对比
对比可视化
19
轨迹相似度
RMSE 和绝对轨迹误差 (ATE)
评估误差
20
实战：录制手机GPS轨迹
解析 NMEA 协议，提取经纬度
GPSNMEA
21
实战：GPS轨迹绘制到地图
使用静态地图图片作为背景
地图可视化
22
实战：模拟机器人圆形轨迹
生成理想数据并添加噪声
仿真噪声
23
实战：从ROS Bag提取轨迹
rosbag 库基本使用
ROSBag
24
实战：轨迹重采样
不规则时间戳 → 固定频率
重采样频率
25
实战：轨迹裁剪
按时间范围或空间范围截取
裁剪片段
26
实战：数据回放器
构建简单 GUI，控制播放速度
GUI回放
27
性能优化
大数据量轨迹的内存与速度优化
优化内存
28
常见问题与调试
数据丢失、时间戳错乱、坐标系混淆
调试排错
29
扩展阅读
SLAM轨迹评估、3D轨迹可视化初探
SLAM3D
30
课程总结与项目实战
综合运用：完整录制-回放-分析 Pipeline
项目综合