01
IMU基础与误差模型
IMU工作原理、加速度计与陀螺仪模型、常见误差源（零偏、尺度因子、随机游走）、Allan方差分析。
误差建模Allan
02
坐标系与姿态表示
地理坐标系、载体坐标系、欧拉角、四元数、旋转矩阵、坐标系转换关系。
四元数旋转矩阵
03
姿态解算基础
角速度积分、圆锥效应与划桨效应、多子样算法、等效旋转矢量。
圆锥效应多子样
04
捷联惯导解算
速度更新算法、位置更新算法、重力模型、地球自转补偿。
速度更新重力补偿
05
卡尔曼滤波入门
状态空间模型、预测与更新步骤、协方差矩阵、噪声协方差调参。
KF协方差
06
扩展卡尔曼滤波
非线性系统线性化、雅可比矩阵、EKF在IMU融合中的应用。
EKF雅可比
07
误差状态卡尔曼滤波
误差状态定义、ESKF预测模型、ESKF更新模型、与全状态EKF对比。
ESKF误差状态
08
惯性/磁力计融合
磁力计模型、硬铁与软铁校准、地磁场矢量、航向角观测。
磁力计航向
09
惯性/气压计融合
气压测高原理、气压计校准、高度阻尼、垂直通道稳定性。
气压计高度阻尼
10
惯性/GNSS松耦合
GNSS定位原理、位置/速度观测、松耦合架构、杆臂效应补偿。
松耦合杆臂
11
惯性/GNSS紧耦合
原始伪距/伪距率观测、卫星几何、紧耦合架构、整周模糊度。
紧耦合伪距
12
惯性/视觉融合概述
视觉SLAM基础、特征点法、直接法、VIO系统架构。
VIOSLAM
13
多传感器时空标定
时间戳同步、空间外参标定、手眼标定、在线标定方法。
标定外参
14
仿真数据生成
轨迹生成器、IMU仿真器、传感器噪声注入、真实场景模拟。
仿真噪声注入
15
仿真平台搭建
Python仿真框架、ROS仿真环境、数据回放、可视化工具。
ROS可视化
16
离线数据处理
数据预处理、异常值剔除、插值与重采样、数据对齐。
预处理插值
17
零速检测与零速修正
零速检测算法（加速度方差、角速度能量）、ZUPT、ZARU。
ZUPT零速
18
步态分析与行人导航
步态检测、步长估计、行人航位推算、地图匹配。
PDR步态
19
组合导航系统设计
系统架构设计、传感器选型、滤波器设计、故障检测。
架构故障检测
20
初始对准
粗对准、精对准、动基座对准、行进中对准。
对准动基座
21
非线性优化方法
图优化、因子图、iSAM、与滤波方法的对比。
图优化因子图
22
平滑算法
RTS平滑、固定区间平滑、固定滞后平滑、后处理应用。
平滑RTS
23
自适应滤波
自适应调节噪声协方差、多模型估计、交互多模型。
自适应IMM
24
鲁棒估计
M估计、RANSAC、抗差卡尔曼滤波、异常观测处理。
鲁棒RANSAC
25
传感器故障诊断
残差检测、卡方检验、故障隔离与重构。
故障诊断卡方
26
性能评估指标
位置误差、姿态误差、均方根误差、一致性检验。
RMSE评估
27
开源数据集与工具
EuRoC、KITTI、TUM VI、OpenVINS、VINS-Mono。
数据集VINS
28
工程化部署
嵌入式平台优化、实时性要求、内存管理、定点数运算。
嵌入式实时
29
行业应用案例
无人机导航、自动驾驶、AR/VR、机器人定位。
无人机自动驾驶
30
前沿趋势与展望
学习型IMU、事件相机融合、5G定位、多源融合导航。
学习型事件相机