01
课程导论
为什么需要LiDAR-IMU标定？联合优化的意义与行业应用场景。
概览动机
02
传感器基础
LiDAR工作原理（TOF、FMCW）、IMU工作原理（加速度计、陀螺仪）。
LiDARIMU
03
坐标系与变换
LiDAR坐标系、IMU坐标系、世界坐标系、刚体变换与SE(3)。
坐标系SE(3)
04
标定问题建模
外参标定的数学定义、旋转矩阵与平移向量、李群李代数基础。
数学李代数
05
传感器同步
硬件同步（PPS、GPRMC）、软件同步（时间戳对齐、插值方法）。
同步PPS
06
数据采集规范
标定场景选择、运动激励要求、数据质量评估。
采集规范
07
手眼标定法
AX=XB问题的推导、经典求解方法（Tsai、Park）。
手眼AX=XB
08
基于运动的标定
利用IMU积分与LiDAR里程计构建约束。
运动约束里程计
09
基于互信息的标定
LiDAR强度图与IMU轨迹的配准。
互信息配准
10
基于边缘对齐的标定
提取LiDAR点云边缘与IMU预测边缘。
边缘对齐
11
基于平面特征的标定
利用环境平面约束优化外参。
平面约束
12
基于优化的标定框架
构建代价函数、非线性最小二乘求解。
优化最小二乘
13
图优化基础
因子图构建、节点与边的定义、稀疏求解器。
图优化因子图
14
联合优化问题定义
LiDAR-IMU联合状态估计、滑动窗口策略。
联合优化滑动窗口
15
预积分理论
IMU预积分公式推导、协方差传递。
预积分IMU
16
LiDAR里程计因子
基于ICP、NDT的帧间匹配残差。
ICPNDT
17
IMU因子
预积分残差、偏置随机游走模型。
IMU因子偏置
18
闭环检测因子
基于Scan Context的回环检测与图优化。
闭环Scan Context
19
边缘化策略
Schur补、边际概率保持、信息矩阵更新。
边缘化Schur
20
初始化方法
静止初始化、动态初始化、重力对齐。
初始化重力
21
在线标定
在SLAM运行过程中持续优化外参。
在线SLAM
22
工具链介绍
LiDAR_IMU_Init、LIO-SAM、FAST-LIO2源码分析。
工具源码
23
标定精度评估
相对位姿误差（RPE）、绝对轨迹误差（ATE）。
评估RPE
24
退化场景处理
隧道、长走廊、空旷环境的标定策略。
退化鲁棒
25
多传感器融合扩展
LiDAR-IMU-GNSS、LiDAR-IMU-相机联合标定。
多传感器GNSS
26
实战：公开数据集
使用KITTI、M2DGR进行标定实验。
KITTIM2DGR
27
实战：编写标定脚本
Python/C++实现，可视化标定结果。
PythonC++
28
实战：ROS2部署
在ROS2中部署标定节点，实时输出外参。
ROS2部署
29
常见问题与调试
标定发散、收敛到局部最优、时间不同步。
调试FAQ
30
课程总结与前沿展望
未来趋势：事件相机、4D毫米波雷达融合。
前沿总结