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多源融合定位中的误差建模与鲁棒优化

📚 共计 30 章节

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坐标系与时间系统

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GNSS定位误差源

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惯性导航系统（INS）误差模型

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惯性导航力学编排误差

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视觉传感器误差模型

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激光雷达（LiDAR）误差模型

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轮式里程计与UWB误差模型

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随机误差建模方法

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卡尔曼滤波基础

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扩展卡尔曼滤波（EKF）

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无迹卡尔曼滤波（UKF）

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粒子滤波（PF）

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联邦卡尔曼滤波

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图优化与因子图

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鲁棒估计理论

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抗差卡尔曼滤波

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自适应滤波

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异常值检测与剔除

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传感器故障诊断与隔离

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多传感器时空同步误差

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数据融合中的不确定性传播

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非线性优化在融合中的应用

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基于深度学习的误差补偿

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场景自适应鲁棒融合

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完好性监测

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典型融合架构对比

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开源框架实践

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前沿趋势与挑战

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