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传感器融合与空间坐标映射方案

共计 30 章节
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01
传感器融合概述
传感器融合的定义 · 意义 · 应用领域（自动驾驶
传感器融合概述传感器融合的定义
02
坐标系统基础
世界坐标系 · 相机坐标系 · 图像坐标系
坐标系统基础世界坐标系
03
刚体变换与姿态表示
旋转矩阵 · 欧拉角 · 四元数
刚体变换姿态表示
04
传感器模型
针孔相机模型 · IMU测量模型 · GPS定位模型
传感器模型针孔相机模型
05
传感器标定
相机内参标定（张正友法） · 相机-IMU外参标定 · 多激光雷达联合标定
传感器标定相机内参标定
06
数据预处理
时间戳同步 · 空间对齐 · 去畸变
数据预处理时间戳同步
07
状态估计基础
贝叶斯滤波 · 卡尔曼滤波（KF）原理与推导
状态估计基础贝叶斯滤波
08
扩展卡尔曼滤波（EKF）
非线性系统线性化 · EKF在传感器融合中的应用
EKF扩展卡尔曼滤波
09
无迹卡尔曼滤波（UKF）
UT变换 · Sigma点选取 · UKF与EKF对比
UKF无迹卡尔曼滤波
10
粒子滤波（PF）
重要性采样 · 重采样 · 粒子退化问题及解决方案
PF粒子滤波
11
多传感器融合架构
松耦合 vs 紧耦合 · 集中式 vs 分布式融合
多传感器融合架构vs
12
视觉-惯性融合（VIO）
MSCKF · VINS-Mono · ORB-SLAM3中的融合策略
VIO视觉
13
GPS-IMU融合
松耦合组合导航 · 紧耦合RTK/INS · 航位推算
GPS-IMU融合
14
激光-视觉融合
点云投影到图像 · 视觉特征辅助点云配准 · LVI-SAM
激光视觉融合
15
空间映射基础
占据栅格地图 · TSDF · ESDF
空间映射基础占据栅格地图
16
点云配准
ICP算法 · NDT算法 · 特征匹配（FPFH
点云配准ICP
17
SLAM简介
前端里程计 · 后端优化 · 回环检测
SLAM简介
18
图优化与因子图
g2o · GTSAM · Ceres Solver在传感器融合…
图优化因子图
19
多传感器时空标定
时间偏移估计 · 空间外参在线标定
多传感器时空标定时间偏移估计
20
传感器融合中的不确定性
协方差传播 · 马氏距离 · 一致性检验
传感器融合不确定性
21
传感器融合中的异常处理
传感器故障检测 · 数据丢包补偿 · 鲁棒估计
传感器融合异常处理
22
传感器融合中的坐标系管理
多坐标系树 · TF树（ROS） · 坐标变换链
传感器融合坐标系管理
23
传感器融合中的滤波调参
过程噪声协方差Q · 测量噪声协方差R的整定方法
传感器融合滤波调参
24
传感器融合中的延迟补偿
时间戳管理 · 插值/外推 · 运动补偿
传感器融合延迟补偿
25
传感器融合中的多率融合
不同频率传感器的融合策略（如100H…
传感器融合多率融合
26
传感器融合中的初始化
视觉初始化 · IMU初始化 · 重力对齐
传感器融合初始化
27
传感器融合中的回环检测
视觉词袋 · 激光扫描匹配 · 多模态回环
传感器融合回环检测
28
传感器融合中的全局优化
位姿图优化 · BA优化 · 全局一致地图构建
传感器融合全局优化
29
传感器融合工程实践
ROS/C++实现 · Eigen库使用 · 实时性优化
传感器融合工程实…ROS/C++
30
传感器融合前沿与展望
学习型传感器融合 · 端到端融合 · 多模态Transformer
传感器融合前沿学习型传感器融合