第1章
引言：为什么需要姿态控制？——从无人机悬停说起
悬停的奥秘，姿态控制的核心地位
基础概念
第2章
坐标系与姿态表示：欧拉角、旋转矩阵、四元数
三大数学工具，理解空间姿态
数学坐标系
第3章
传感器基础：IMU、陀螺仪、加速度计、磁力计
感知运动的“感官”原理与特性
硬件传感器
第4章
姿态解算入门：互补滤波原理与实现
经典频域融合，快速入门姿态估计
滤波入门
第5章
进阶姿态解算：Mahony滤波算法详解
非线性互补滤波，IMU融合利器
Mahony进阶
第6章
进阶姿态解算：Madgwick滤波算法详解
梯度下降优化，高效姿态跟踪
Madgwick优化
第7章
卡尔曼滤波基础：状态空间模型与预测更新
最优估计理论，预测-校正框架
卡尔曼基础
第8章
卡尔曼滤波在姿态估计中的应用
经典线性卡尔曼实现姿态融合
应用姿态
第9章
扩展卡尔曼滤波（EKF）处理非线性问题
非线性系统线性化，EKF核心
EKF非线性
第10章
PID控制基础：比例、积分、微分的作用
控制律三要素，经典反馈基石
PID基础
第11章
串级PID控制：内环角速度、外环角度
双环结构，提升动态响应与稳定性
串级内环
第12章
PID参数整定方法：试凑法、Ziegler-Nichols法
工程整定，快速找到最优参数
整定ZN法
第13章
PID控制器的工程实现：积分限幅、微分滤波
抗积分饱和，微分噪声抑制
工程实现
第14章
LQR控制理论：线性二次型调节器
最优控制，状态反馈与代价函数
LQR最优
第15章
LQR在无人机姿态控制中的应用
全状态反馈，实现精准姿态调节
LQR应用
第16章
LQR与PID的对比分析：性能与复杂度
权衡取舍，选型关键对比
对比选型
第17章
滑模控制（SMC）基础：鲁棒性设计
变结构控制，强鲁棒性
SMC鲁棒
第18章
滑模控制在姿态控制中的应用
抖振抑制与姿态跟踪
SMC应用
第19章
自适应控制基础：参数在线估计
在线辨识，应对参数变化
自适应估计
第20章
模型参考自适应控制（MRAC）在无人机中的应用
参考模型驱动，自适应跟踪
MRAC自适应
第21章
反步法（Backstepping）控制设计
递归构造Lyapunov函数，非线性控制
反步法非线性
第22章
反步法与滑模控制的结合
优势互补，鲁棒自适应控制
反步+滑模结合
第23章
模糊逻辑控制基础
语言规则与模糊推理
模糊智能
第24章
模糊PID控制在姿态控制中的应用
参数自整定，适应复杂工况
模糊PID应用
第25章
神经网络控制入门
多层感知器与非线性映射
神经网络入门
第26章
深度强化学习在姿态控制中的探索
DRL端到端控制前沿
强化学习前沿
第27章
算法选型方法论：从需求出发
性能、资源、实时性综合决策
方法论选型
第28章
硬件平台对算法选型的影响：STM32 vs 树莓派 vs FPGA
算力与接口，硬件约束分析
硬件对比
第29章
实际项目案例分析：穿越机 vs 航拍机 vs 工业无人机
不同场景下的算法选型实战
案例实战
第30章
总结与未来趋势：从经典控制到智能控制
回顾与展望，AI+控制融合
总结趋势