01
课程导论与预备知识
点云与IMU融合定位的应用场景（自动驾驶、机器人、AR/VR）、课程知识体系概览、所需数学基础（坐标系变换、四元数、李群李代数简介）、开发环境搭建（Ubuntu + ROS + PCL + Eigen）。
导论环境数学
02
三维空间刚体运动（上）
坐标系定义与欧拉角、旋转矩阵的性质与推导、旋转向量与罗德里格斯公式。
旋转矩阵欧拉角
03
三维空间刚体运动（下）
四元数定义与运算、四元数与旋转矩阵的相互转换、李群SO(3)与李代数so(3)简介。
四元数李群
04
PCL点云库入门
PCL核心模块介绍（滤波、配准、分割）、PCL数据结构（PointCloud、PointXYZ）、PCL可视化工具（CloudViewer）。
PCL可视化
05
点云滤波基础
体素滤波器（VoxelGrid）原理与实现、直通滤波器（PassThrough）原理与实现、统计滤波器（StatisticalOutlierRemoval）原理与实现。
滤波降采样
06
点云特征提取（上）
法线估计（Normal Estimation）原理、基于PCA的法线计算、法线方向一致性处理。
法线PCA
07
点云特征提取（下）
快速点特征直方图（FPFH）原理、点特征直方图（PFH）原理、特征匹配与对应关系。
FPFHPFH
08
点云配准基础
ICP算法原理与推导、ICP算法的变体（Point-to-Plane ICP、Generalized ICP）、ICP在PCL中的实现。
ICP配准
09
点云配准进阶
NDT算法原理（正态分布变换）、NDT与ICP的对比、多视角点云配准。
NDT多视角
10
IMU基础知识
IMU硬件原理（加速度计、陀螺仪、磁力计）、IMU测量模型与噪声特性（Allan方差）、IMU内参标定简介。
IMU标定
11
IMU运动学模型
离散时间IMU运动学方程、四元数更新（一阶/二阶积分）、预积分（Preintegration）理论推导。
预积分运动学
12
惯性导航系统（INS）
捷联惯导算法（姿态、速度、位置更新）、导航坐标系（ECEF、ENU、NED）、INS误差传播模型。
INS导航
13
卡尔曼滤波基础
状态估计问题建模、标准卡尔曼滤波（KF）推导、卡尔曼滤波的五个核心公式。
KF状态估计
14
扩展卡尔曼滤波（EKF）
EKF原理（线性化）、EKF在IMU融合中的应用、EKF的优缺点分析。
EKF线性化
15
无迹卡尔曼滤波（UKF）
UKF原理（无迹变换）、Sigma点选取策略、UKF与EKF的对比实验。
UKF无迹变换
16
误差状态卡尔曼滤波（ESKF）
ESKF原理（名义状态与误差状态分离）、ESKF在IMU融合中的优势、ESKF更新流程。
ESKF误差状态
17
基于滤波的LIO（激光-惯性里程计）
LIO系统框架（前端、后端）、点云畸变去除（运动补偿）、ESKF融合点云与IMU。
LIO运动补偿
18
基于图优化的LIO
因子图优化基础（iSAM2、g2o）、激光-惯性因子构建、滑动窗口与边缘化。
图优化因子图
19
LIO-SAM算法详解（上）
LIO-SAM系统架构、关键帧选取策略、因子图构建（IMU预积分因子、激光里程计因子、GPS因子）。
LIO-SAM因子图
20
LIO-SAM算法详解（下）
回环检测与图优化、LIO-SAM代码解读（C++）、LIO-SAM在KITTI数据集上的实验。
回环检测KITTI
21
FAST-LIO2算法详解
FAST-LIO2核心思想（直接法配准、ikd-tree）、FAST-LIO2代码解读、FAST-LIO2与LIO-SAM对比。
FAST-LIO2ikd-tree
22
多传感器时空标定
激光雷达与IMU外参标定（手眼标定法）、时间戳同步（硬件同步与软件同步）、标定工具（lidar_align、Kalibr）。
标定外参
23
点云分割与地面提取
基于RANSAC的平面分割、基于区域生长的分割、地面点云提取（GPF算法）。
分割地面提取
24
动态物体去除
基于距离图像的运动物体检测、基于语义信息的动态物体去除、动态物体对定位的影响分析。
动态物体语义
25
点云地图构建与管理
全局地图与局部地图、占据栅格地图（Occupancy Grid Map）、TSDF地图简介。
地图TSDF
26
重定位与全局定位
基于点云描述子的重定位（Scan Context、M2DP）、蒙特卡洛定位（MCL）在点云中的应用。
重定位MCL
27
融合定位中的退化场景处理
退化场景检测（特征值分析、NDT协方差）、退化场景下的鲁棒策略（IMU增强、先验地图约束）。
退化鲁棒
28
基于深度学习的点云处理
PointNet/PointNet++简介、基于学习的特征提取与匹配、深度学习在LIO中的潜在应用。
深度学习PointNet
29
工程化与部署
ROS节点编写与通信、C++代码优化（内存管理、多线程）、嵌入式平台部署（NVIDIA Jetson、ARM）。
ROS部署
30
课程总结与前沿展望
课程知识体系回顾、前沿方向（事件相机+LiDAR、神经辐射场NeRF与SLAM）、推荐学习资源与论文。
总结NeRF