01
标定基础
IMU工作原理、外参标定定义、为什么外参精度影响融合效果。
基础概念
02
传感器坐标系
IMU坐标系定义、相机/激光雷达坐标系、刚体变换与SE(3)。
坐标系SE(3)
03
标定板设计
棋盘格与AprilTag选择、标定板尺寸影响、多姿态采集策略。
标定板AprilTag
04
数据采集技巧
静止初始化时长、激励运动设计、避免饱和与温漂。
采集温漂
05
时间同步
硬件同步方案、软件插值对齐、时间戳偏移估计。
同步插值
06
初始化方法
静止对准、重力对齐、手动粗标定流程。
初始化重力
07
解析法求解
P3P与PnP原理、最小二乘外参估计、SVD分解应用。
解析SVD
08
非线性优化
图优化框架、Ceres/G2O配置、残差函数设计。
优化Ceres
09
鲁棒核函数
Huber与Cauchy核、异常值剔除策略、影响函数对比。
鲁棒核函数
10
信息矩阵
噪声建模、协方差传播、加权最小二乘。
协方差加权
11
滑窗优化
固定滞后平滑、边缘化策略、计算效率平衡。
滑窗边缘化
12
在线标定
与VIO/SLAM联合优化、实时外参更新、收敛性判断。
在线VIO
13
多IMU融合
相对位姿标定、时钟偏差估计、数据融合架构。
多IMU融合
14
IMU-相机标定
Kalibr工具使用、重投影误差、B-spline插值。
Kalibr重投影
15
IMU-激光雷达标定
点云畸变补偿、特征关联、NDT匹配。
LiDARNDT
16
IMU-GNSS标定
杆臂估计、时间延迟补偿、松耦合与紧耦合。
GNSS杆臂
17
温漂补偿
温度模型建立、在线补偿、标定温箱使用。
温漂补偿
18
艾伦方差分析
随机游走、零偏不稳定性、量化噪声辨识。
艾伦方差噪声
19
可观测性分析
运动激励与可观测度、退化运动检测、主动激励策略。
可观测激励
20
退化场景处理
匀速运动、纯旋转、静止退化、信息补充方法。
退化鲁棒
21
标定质量评估
重投影误差、相对位姿误差、一致性检验。
评估误差
22
交叉验证
留一法、数据集分割、泛化能力评估。
验证泛化
23
自动化标定
脚本化采集、自动触发、批处理流程。
自动化脚本
24
标定场建设
高精度运动捕捉、转台标定、参考真值获取。
标定场动捕
25
误差传播分析
雅可比推导、协方差传递、置信区间估计。
误差传播雅可比
26
多传感器标定
相机-激光雷达-IMU联合标定、统一优化框架。
联合标定多传感器
27
标定后处理
结果平滑、异常跳变检测、长期漂移补偿。
后处理平滑
28
工程化部署
嵌入式优化、实时性保障、内存管理。
部署嵌入式
29
调试与可视化
标定结果可视化、残差分布分析、调试工具链。
可视化调试
30
前沿进展
自监督标定、端到端学习标定、未来趋势展望。
前沿自监督