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本课程属于：149-多传感器融合与状态估计 芯片硬件与光电工程 · 共 9 门相关课程，组合学习更完整。
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视觉与IMU融合姿态估计

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=姿态估计的定义 · 视觉与IMU融合的意义 · 课程整体框架与学习路径
课程导入目标=姿态估计的…
02
姿态表示基础
目标=欧拉角 · 旋转矩阵 · 四元数
姿态表示基础目标=欧拉角
03
IMU传感器原理
目标=加速度计 · 陀螺仪 · 磁力计的工作原理
IMU传感器原理
04
视觉传感器与特征
目标=相机模型 · 针孔成像 · 畸变校正
视觉传感器特征
05
坐标系与标定
目标=世界坐标系 · 相机坐标系 · IMU坐标系
坐标系标定
06
姿态估计数学基础
目标=概率论 · 卡尔曼滤波 · 非线性优化
姿态估计数学基础目标=概率论
07
IMU预积分理论
目标=预积分推导 · 噪声传播 · 零偏更新与预积分在优化中的应用
IMU预积分理论
08
视觉里程计与姿态估计
目标=对极几何 · PnP · 光束法平差与视觉姿态估计流程
视觉里程计姿态估计
09
视觉惯性里程计（VIO）概述
目标=松耦合与紧耦合 · 滤波与优化两类框架对比
VIO视觉惯性里程计
10
基于滤波的融合方法
目标=扩展卡尔曼滤波 · 误差状态卡尔曼滤波在VIO中的应用
基于滤波的融合方…目标=扩展卡尔曼…
11
基于优化的融合方法
目标=滑动窗口优化 · 因子图 · 边缘化与舒尔补技巧
基于优化的融合方…目标=滑动窗口优…
12
初始化与尺度估计
目标=视觉惯性联合初始化 · 重力对齐 · 尺度恢复与速度估计
初始化尺度估计
13
时间同步与延迟处理
目标=传感器时间戳对齐 · 在线时间标定与延迟补偿方法
时间同步延迟处理
14
闭环检测与全局一致性
目标=回环检测 · 位姿图优化 · 全局姿态估计与地图融合
闭环检测全局一致性
15
深度学习在视觉惯性融合中的应用
目标=端到端姿态估计 · 学习特征与融合网络
深度学习视觉惯性融合
16
开源框架与工具
目标=VINS-Mono · OKVIS · ORB-SLAM3
开源框架工具
17
实战案例一
目标=基于VINS-Mono的室内无…
实战案例一VINS-Mono
18
实战案例二
目标=手持设备视觉惯性里程计实现与精…
实战案例二目标=手持设备视…
19
实战案例三
目标=自动驾驶场景中视觉IMU融合定…
实战案例三IMU
20
实战案例四
目标=AR/VR头显姿态跟踪中的视觉…
实战案例四AR/VR
21
性能评估与基准
目标=绝对轨迹误差 · 相对位姿误差 · EuRoC数据集与评测工具
性能评估基准
22
常见问题与调试
目标=初始化失败 · 尺度漂移 · 时间不同步
常见问题调试
23
鲁棒性与故障处理
目标=动态场景 · 弱纹理 · 光照变化
鲁棒性故障处理
24
多传感器融合扩展
目标=视觉-IMU-轮速计 · 视觉-IMU-GNSS · 多相机融合姿态估计
多传感器融合扩展IMU
25
实时性与嵌入式实现
目标=算法加速 · 模型剪枝 · 硬件选型与资源受限优化
实时性嵌入式实现
26
前沿研究方向
目标=事件相机 · 神经辐射场 · 隐式表示与视觉惯性融合新趋势
前沿研究方向目标=事件相机
27
项目实战
目标=从零搭建视觉惯性姿态估计系统 · 包括标定 · 数据采集与评估
项目实战目标=从零搭建视…
28
论文阅读与复现
目标=经典VIO论文精读 · 代码复现与改进思路
论文阅读复现
29
综合提升
目标=系统设计权衡 · 精度与效率平衡 · 工程落地经验与最佳实践
综合提升目标=系统设计权…
30
课程总结与展望
目标=知识体系回顾 · 能力自评 · 后续学习资源与职业发展建议
课程总结目标=知识体系回…