多传感器融合定义、发展、应用（自动驾驶/机器人/IoT）；IMU、摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波原理与特性对比。
世界/车身/传感器坐标系；欧拉角、四元数、旋转矩阵；刚体变换与齐次坐标；工程实现。
硬件同步(PPS/GPS授时)；软件同步(时间戳对齐/插值)；时钟漂移补偿；项目同步策略。
内参标定(相机/IMU/雷达)；外参标定(Camera-LiDAR/Camera-IMU/LiDAR-IMU)；标定板与自动化流程。
传感器噪声模型；均值/中值/高斯滤波；卡尔曼滤波入门；点云降采样(体素)；图像去畸变。
贝叶斯滤波框架；马尔可夫假设；递归状态估计；最小二乘与加权最小二乘；信息矩阵与协方差。
线性系统模型；预测与更新；卡尔曼增益推导；一维/多维实现；代码实战：一维位置估计。
非线性系统线性化；雅可比矩阵；EKF在IMU+GPS融合应用；局限性分析。
UT变换原理；Sigma点选取；UKF vs EKF对比；代码实战：非线性目标跟踪。
蒙特卡洛方法；重要性采样与重采样；粒子退化问题；PF在机器人定位中的应用。
信息滤波(IF)与扩展信息滤波(EIF)；固定滞后平滑；RTS平滑器；批量优化与增量优化。
图优化概念；因子图模型；iSAM与GTSAM库；位姿图优化；代码实战：SLAM后端优化。
集中式/分布式/混合式融合；联邦滤波架构；系统冗余与容错；实时性考量。
目标检测融合(前/后/特征级融合)；BEV视角融合；点云投影到图像；代码实战：3D目标检测。
Radar特性(多普勒/角度分辨率)；稀疏点云处理；目标关联与跟踪；融合测距测速。
松耦合与紧耦合；INS/GPS组合导航；零速修正(ZUPT)；代码实战：车载组合导航。
VINS-Mono框架；IMU预积分；视觉特征跟踪；滑动窗口优化；代码实战：VIO位姿估计。
LIO-SAM框架；点云特征提取(边缘/平面点)；IMU去畸变；因子图优化。
Autoware标定工具；Kalibr库；LiDAR-IMU标定(LIO-SAM)；标定结果验证方法。
Gazebo仿真环境；传感器模型配置；噪声注入；仿真数据生成与回放；代码实战：多传感器场景。
ROS2节点通信；传感器驱动封装；Topic与Service设计；Bag包录制回放；代码实战：数据采集。
端到端融合网络；注意力机制；Transformer与BEV感知；多模态特征对齐。
最近邻(NN)/全局最近邻(GNN)；联合概率数据关联(JPDA)；多假设跟踪(MHT)；匈牙利算法。
残差分析法；卡方检验；一致性检验；传感器健康管理；代码实战：故障检测模块。
评价指标(RMSE/ATE/RPE)；公开数据集(KITTI/EuRoC/nuScenes)；评估工具(evo)。
NVIDIA Jetson平台；ARM Cortex处理器；模型量化与加速；实时性优化；边缘端部署实战。
ASIL等级；安全机制(监控/冗余/降级)；故障注入测试；功能安全文档。
自动驾驶多传感器融合系统；AGV/AMR定位导航；无人机避障定位；工业检测融合。
4D成像雷达；事件相机；传感器即服务(SaaS)；联邦学习与隐私保护；大模型多模态融合。
综合项目需求分析；系统设计文档；代码实现与调试；演示答辩；课程回顾与展望。