01
漂移现象解析
什么是GPS漂移？漂移的成因（多路径效应、大气延迟、卫星几何分布）。
基础原理
02
硬件选型避坑
不同等级GPS模块对比（消费级 vs 工业级 vs RTK级），天线选择对漂移的影响。
硬件选型
03
原始数据采集
NMEA-0183协议详解，解析$GPGGA、$GPRMC语句，Python串口读取实战。
协议Python
04
坐标系统转换
WGS-84坐标系介绍，经纬度转平面坐标（墨卡托投影），Python实现。
坐标投影
05
基础滤波算法（一）
均值滤波，滑动窗口均值滤波，代码实现与效果对比。
滤波入门
06
基础滤波算法（二）
中值滤波，加权移动平均，代码实现与效果对比。
滤波进阶
07
进阶滤波算法（一）
卡尔曼滤波原理（预测+更新），一维卡尔曼滤波实现。
卡尔曼状态估计
08
进阶滤波算法（二）
扩展卡尔曼滤波（EKF）在GPS中的应用，Python库（filterpy）使用。
EKFfilterpy
09
进阶滤波算法（三）
粒子滤波（Particle Filter）入门，适用于非线性非高斯场景。
粒子滤波非线性
10
数据校验基础
校验和（Checksum）计算，NMEA语句完整性验证。
校验NMEA
11
合理性校验
速度校验（最大速度阈值），加速度校验（物理限制），位置突变检测。
阈值突变
12
HDOP/PDOP值校验
精度因子概念，如何根据HDOP值丢弃低质量数据。
精度因子DOP
13
卫星颗数校验
可见卫星数阈值设定，信噪比（SNR）筛选。
卫星SNR
14
地图匹配入门
点到线投影算法，将漂移点拉回最近道路。
地图匹配投影
15
地图匹配进阶
基于隐马尔可夫模型（HMM）的路径匹配，开源库（如Valhalla）调用。
HMMValhalla
16
速度辅助修复
利用轮速计/IMU数据辅助修正GPS漂移，传感器融合思想。
IMU融合
17
方向辅助修复
利用陀螺仪/磁力计数据修正航向角，防止轨迹打转。
航向陀螺仪
18
静止检测与锁定
当设备静止时，如何锁定坐标防止随机漂移（零速修正）。
零速锁定
19
轨迹平滑（后处理）
道格拉斯-普克算法（DP算法）简化轨迹，贝塞尔曲线插值。
DP贝塞尔
20
实时平滑（在线处理）
指数移动平均（EMA），低通滤波器在轨迹上的应用。
EMA低通
21
多源融合定位（上）
GPS + 基站定位（LBS）融合，权重分配策略。
LBS权重
22
多源融合定位（下）
GPS + WiFi指纹定位融合，混合定位系统架构。
WiFi混合
23
RTK定位原理
差分GPS（DGPS）与实时动态差分（RTK），厘米级定位实现。
RTK差分
24
RTK实战
搭建NTRIP Caster客户端，获取RTCM差分数据，Python解码。
NTRIPRTCM
25
数据记录与回放
将原始GPS数据存入SQLite/CSV，回放调试滤波算法。
SQLite回放
26
可视化调试工具
使用Folium/Matplotlib实时绘制轨迹，对比滤波前后效果。
Folium可视化
27
性能评估指标
均方根误差（RMSE）、圆概率误差（CEP）、最大漂移距离计算。
RMSECEP
28
自动化测试框架
编写Pytest脚本，批量测试不同场景下的修复效果。
Pytest自动化
29
嵌入式部署优化
将滤波算法移植到STM32/ESP32，内存与算力优化技巧。
STM32ESP32
30
综合项目实战
开发一个完整的GPS漂移修复SDK，提供API接口与Demo演示。
SDK实战