01
仿生导航概述
仿生学基础 · 生物导航机制（蜜蜂、鸟类、海龟）· 仿生导航定义与优势
🐝 蜜蜂🐦 鸟类🐢 海龟
02
惯性导航基础
惯性导航原理（加速度计、陀螺仪）· 捷联惯导系统 · 惯性导航误差分析
⚙️ 加速度计🔄 陀螺仪📉 误差
03
融合设计总论
为什么要融合？融合架构分类（松/紧/深耦合）· 关键挑战
🔗 松耦合🔗 紧耦合🔗 深耦合
04
生物视觉导航
昆虫复眼原理 · 光流法导航 · 视觉里程计在仿生中的应用
👁️ 复眼🌊 光流📷 视觉里程计
05
地磁导航
地磁场模型 · 生物地磁感知机制 · 地磁匹配导航算法
🧲 地磁场🐢 生物感知🗺️ 匹配算法
06
嗅觉/化学导航
生物嗅觉机制 · 化学浓度梯度导航 · 仿生电子鼻与导航
👃 嗅觉🧪 浓度梯度📡 电子鼻
07
惯性传感器选型
MEMS加速度计 · MEMS陀螺仪 · 性能指标（零偏、噪声、标度因数）
📟 MEMS📊 零偏📈 标度因数
08
传感器标定与补偿
六位置法标定 · 温度补偿 · 非线性误差补偿
📐 六位置🌡️ 温度补偿⚡ 非线性
09
捷联惯导解算算法
姿态更新（四元数法）· 速度更新 · 位置更新 · 圆锥/划桨误差补偿
🔄 四元数📐 圆锥误差🚣 划桨误差
10
卡尔曼滤波基础
状态空间模型 · 线性卡尔曼滤波 · 滤波发散与抑制
📊 状态空间🔁 卡尔曼⚠️ 发散抑制
11
扩展卡尔曼滤波（EKF）
非线性系统线性化 · EKF在导航中的应用 · EKF的局限性
📈 线性化🛰️ 导航应用⚠️ 局限性
12
无迹卡尔曼滤波（UKF）
UT变换 · UKF算法流程 · 与EKF的对比
🎯 UT变换⚙️ 算法流程⚖️ 对比EKF
13
粒子滤波（PF）
蒙特卡洛方法 · 重要性采样 · 重采样 · 粒子滤波在导航中的应用
🎲 蒙特卡洛📌 重要性采样🔄 重采样
14
松耦合融合设计
架构框图 · 数据流设计 · 故障检测与隔离
🏗️ 架构📊 数据流🛡️ 故障隔离
15
紧耦合融合设计
伪距/伪距率融合 · 深耦合架构 · 基带与惯导协同
📡 伪距🔗 深耦合📶 基带协同
16
视觉-惯导融合（VINS）
视觉特征提取与匹配 · IMU预积分 · 滑动窗口优化
👁️ 视觉特征⏳ 预积分🪟 滑动窗口
17
仿生地磁-惯导融合
地磁异常匹配 · 地磁序列匹配 · 融合滤波器设计
🧲 地磁异常📈 序列匹配🔀 融合滤波
18
仿生光流-惯导融合
光流计算 · 光流与惯导的互补特性 · 融合算法
🌊 光流🔁 互补🧩 融合算法
19
多源信息融合架构
联邦滤波 · 信息融合准则 · 容错设计
🏛️ 联邦滤波📋 融合准则🛡️ 容错
20
初始对准技术
粗对准 · 精对准 · 动基座对准 · 仿生辅助对准
🎯 粗对准🎯 精对准🚁 动基座
21
零速修正（ZUPT）
零速检测 · 零速修正算法 · 在足式机器人中的应用
🦶 零速检测🤖 足式机器人⚡ 修正算法
22
航位推算（DR）
航位推算原理 · 仿生步态分析 · DR与惯导的融合
🚶 航位推算🦿 步态分析🔗 融合
23
地图匹配辅助
栅格地图 · 拓扑地图 · 仿生地标识别 · 匹配算法
🗺️ 栅格地图📍 地标识别🔍 匹配算法
24
仿生SLAM
生物认知地图 · RatSLAM · 基于经验的导航
🧠 认知地图🐀 RatSLAM📚 经验导航
25
硬件在环仿真
仿真平台搭建 · 传感器模型注入 · 实时仿真测试
🖥️ 仿真平台📟 模型注入⏱️ 实时测试
26
嵌入式实现
STM32/DSP平台 · 实时性优化 · 资源约束下的算法裁剪
💻 STM32⚡ 实时优化✂️ 算法裁剪
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抗干扰与鲁棒性
电磁干扰抑制 · 多路径效应处理 · 异常值剔除
🛡️ 抗干扰📡 多路径⚠️ 异常剔除
28
性能评估方法
精度评估指标 · 轨迹对比 · RMSE · Cramér-Rao下界
📊 RMSE📈 轨迹对比📐 CRLB
29
典型应用案例
无人机自主飞行 · 水下机器人导航 · 室内行人定位
🚁 无人机🤿 水下机器人🚶 室内定位
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前沿趋势与展望
类脑导航 · 量子惯性传感器 · AI与仿生导航融合
🧠 类脑⚛️ 量子传感🤖 AI融合