第01章
课程导论：什么是VIO？
为什么需要IMU？IMU预积分解决了什么问题？课程整体框架与学习路径。
VIO基础预积分动机
第02章
3D空间刚体运动基础
旋转矩阵、旋转向量、四元数、欧拉角、李群与李代数基础。
李群四元数
第03章
IMU传感器模型与测量原理
加速度计与陀螺仪的工作原理、测量模型、噪声特性与艾伦方差。
传感器艾伦方差
第04章
IMU运动学模型
离散时间下的IMU运动学方程、四元数更新、位置与速度更新。
运动学离散时间
第05章
视觉SLAM基础回顾
针孔相机模型、特征点提取与匹配、对极几何、PnP、BA优化。
相机模型BA
第06章
IMU预积分理论（上）
为什么需要预积分？连续时间下的IMU预积分公式推导。
连续时间推导
第07章
IMU预积分理论（下）
离散时间下的预积分实现、预积分量的更新与协方差传递。
离散实现协方差
第08章
IMU预积分的雅可比矩阵
预积分量对状态变量的雅可比推导，用于图优化。
雅可比图优化
第09章
视觉惯性初始化（上）
视觉与IMU的松耦合初始化方法，陀螺仪偏置估计。
初始化陀螺仪偏置
第10章
视觉惯性初始化（下）
加速度计偏置估计、重力方向与尺度恢复、速度初始化。
加速度计尺度恢复
第11章
VIO系统的状态向量与因子图
状态向量定义、因子图模型、滑动窗口策略。
因子图滑动窗口
第12章
VIO残差构建（上）
视觉重投影误差、IMU预积分残差、边缘化先验残差。
重投影边缘化
第13章
VIO残差构建（下）
残差的雅可比矩阵推导、信息矩阵与协方差矩阵。
雅可比信息矩阵
第14章
滑动窗口优化与边缘化
滑动窗口维护策略、舒尔补边缘化、先验信息保持。
舒尔补边缘化
第15章
VIO系统初始化实战
基于ORB-SLAM3/VINS-Mono的初始化流程代码解析。
ORB-SLAM3VINS
第16章
VIO前端：视觉特征跟踪
KLT光流、IMU数据预积分实时计算。
光流前端
第17章
VIO后端优化
基于Ceres/G2O的图优化实现、非线性最小二乘求解。
CeresG2O
第18章
VINS-Mono系统详解（上）
系统架构、数据预处理、初始化模块。
VINS架构
第19章
VINS-Mono系统详解（下）
后端优化、重定位、全局优化与地图复用。
重定位全局优化
第20章
ORB-SLAM3中的VI-SLAM
ORB-SLAM3的视觉惯性模式、多地图系统。
ORB-SLAM3多地图
第21章
IMU与相机的时空标定
时间戳同步、外参标定（旋转与平移）、在线标定方法。
标定外参
第22章
VIO中的鲁棒性处理
外点剔除、动态物体处理、光照变化适应。
鲁棒性动态物体
第23章
VIO中的零偏问题与处理
零偏随机游走建模、零偏在线估计与补偿。
零偏随机游走
第24章
多传感器融合VIO
VIO+GPS、VIO+轮速计、VIO+气压计融合方案。
多传感器融合
第25章
VIO在无人机上的应用
PX4与VIO集成、室内定位与自主飞行。
无人机PX4
第26章
VIO在AR/VR中的应用
手机AR中的VIO、头显设备中的视觉惯性追踪。
AR/VR追踪
第27章
VIO在自动驾驶中的应用
车辆VIO、与Lidar/Radar的融合定位。
自动驾驶Lidar
第28章
VIO性能评估方法
EuRoC数据集、TUM-VI数据集、ATE与RPE。
数据集ATE
第29章
VIO前沿进展
基于深度学习的VIO、事件相机VIO、LVI-SAM等最新方案。
深度学习事件相机
第30章
课程总结与项目实战
搭建一个简易VIO系统、常见问题与调试技巧、未来学习方向。
实战总结