01
算法验证概述
算法验证的定义、重要性、在工程中的应用场景
基础概念
02
轨迹精度基础
轨迹精度概念、RMSE/MAE/最大误差、精度等级划分
指标评价
03
坐标系与变换
WGS84·ENU·笛卡尔、坐标转换、齐次变换矩阵
几何数学
04
传感器模型
GPS/IMU/里程计原理、误差模型、数据特性
传感建模
05
数据预处理
时间戳对齐、异常值检测、插值与重采样
清洗时序
06
滤波算法基础
卡尔曼滤波·EKF·无迹卡尔曼滤波
滤波状态估计
07
粒子滤波
蒙特卡洛·重要性采样·重采样·粒子退化
非参数贝叶斯
08
图优化理论
图优化概念、误差函数、最小二乘、稀疏性
优化图模型
09
因子图与iSAM
因子图模型、增量平滑、贝叶斯树
SLAM增量
10
轨迹估计方法
前向传播、反向平滑、固定滞后平滑
平滑估计
11
闭环检测
闭环原理、特征匹配、几何验证、位姿图优化
回环校正
12
相对轨迹与绝对轨迹
相对/绝对精度评估、轨迹对齐方法
评估对齐
13
轨迹相似度度量
DTW·Hausdorff·Fréchet·余弦相似度
距离度量
14
基准真值获取
RTK-GPS·全站仪·运动捕捉·仿真数据
真值标定
15
误差传播分析
一阶误差传播·蒙特卡洛·协方差传递
不确定性统计
16
统计检验方法
t检验·卡方检验·ANOVA·置信区间
假设检验显著性
17
可视化分析
轨迹绘制·误差直方图·箱线图·散点图矩阵
绘图EDA
18
性能指标计算
ATE·RPE·成功率·鲁棒性
指标量化
19
数据集与基准
KITTI·EuRoC·TUM RGB-D·Oxford RobotCar
数据集基准
20
仿真环境搭建
Gazebo·CARLA·MATLAB/Simulink仿真
仿真环境
21
算法对比框架
统一评估流程、参数调优、公平对比
框架对比
22
多传感器融合
松/紧耦合、异步融合、容错融合
融合多源
23
退化场景分析
长直走廊·弱纹理·动态障碍·光照变化
挑战鲁棒
24
实时性评估
延迟测量、吞吐量、计算资源消耗
性能实时
25
鲁棒性测试
噪声注入·数据丢失·异常扰动测试
压力稳定性
26
可重复性验证
随机种子控制、多次实验统计、置信度分析
复现统计
27
自动化测试框架
pytest集成·CI/CD流水线·回归测试
DevOps自动化
28
报告生成
LaTeX模板·自动图表·结果汇总表
文档LaTeX
29
案例研究
自动驾驶·无人机航迹·机器人SLAM评估
实战综合
30
前沿趋势
深度学习轨迹预测·端到端验证·可解释性
前沿AI