第01章
姿态估计概述
什么是姿态估计 · IMU传感器基础 · 应用场景（无人机/机器人/VR）
入门IMU
第02章
坐标系与旋转表示
欧拉角 · 旋转矩阵 · 四元数 · 坐标系变换基础
数学四元数
第03章
加速度计原理与数据读取
MEMS加速度计工作原理 · I2C/SPI读取MPU6050数据
硬件MPU6050
第04章
陀螺仪原理与数据读取
MEMS陀螺仪工作原理 · 角速度积分与姿态漂移问题
硬件漂移
第05章
磁力计原理与数据读取
地磁场基础 · 磁力计校准（硬铁/软铁）· 航向角计算
校准航向
第06章
传感器噪声与误差模型
Allan方差分析 · 零偏稳定性 · 随机游走 · 温度漂移
误差Allan
第07章
互补滤波器原理与实现
频域互补思想 · 一阶互补滤波 · 代码实现（C/Python）
滤波CPython
第08章
卡尔曼滤波基础
状态空间模型 · 预测与更新步骤 · 一维卡尔曼滤波示例
卡尔曼基础
第09章
扩展卡尔曼滤波（EKF）用于姿态估计
四元数状态方程 · 观测方程 · 雅可比矩阵推导
EKF四元数
第10章
Mahony滤波器原理与实现
基于PI控制的姿态互补滤波 · 代码实现与调参
MahonyPI
第11章
Madgwick滤波器原理与实现
梯度下降法姿态优化 · 代码实现与性能对比
Madgwick梯度下降
第12章
传感器融合框架设计
多传感器时间同步 · 数据预处理 · 融合架构（松耦合/紧耦合）
架构同步
第13章
视觉-惯性融合（VIO）基础
视觉特征提取（ORB/SIFT）· PnP求解 · 与IMU融合
VIOORB
第14章
视觉-惯性融合（VIO）实战
VINS-Mono框架解析 · 代码走读与数据集测试
VINS实战
第15章
GPS-IMU融合定位
GPS原理 · RTK定位 · 松耦合/紧耦合GPS+IMU组合导航
GPSRTK
第16章
多传感器标定
IMU内参标定（六面法）· 相机-IMU外参标定 · 时间延迟标定
标定外参
第17章
姿态估计算法性能评估
数据集（EuRoC/TUM）· 误差指标（ATE/RPE）· 可视化分析
评估EuRoC
第18章
实时系统优化
嵌入式平台优化（STM32/ARM）· 算法定点化 · 低功耗设计
嵌入式优化
第19章
无人机姿态控制实战
PX4姿态估计模块解析 · EKF2参数调优 · 飞行测试
无人机PX4
第20章
机器人姿态估计实战
ROS机器人平台 · robot_localization包使用 · 多传感器融合
ROS机器人
第21章
VR/AR头显姿态追踪
光学追踪与IMU融合 · 低延迟要求 · 预测滤波算法
VR/AR低延迟
第22章
人体运动捕捉（Mocap）
IMU骨骼绑定 · 逆运动学（IK）· 动作重定向
MocapIK
第23章
车辆组合导航
车辆运动学模型 · 轮速计+IMU+GPS融合 · 航位推算（DR）
车辆DR
第24章
水下机器人姿态估计
水声定位 · 压力传感器辅助 · 特殊环境下的滤波策略
水下压力
第25章
深度学习辅助姿态估计
LSTM用于IMU去噪 · 端到端姿态回归 · 学习型滤波器
深度学习LSTM
第26章
传感器故障检测与容错
卡方检验 · 残差分析 · 多传感器冗余管理
容错冗余
第27章
开源框架与工具链
ETHZ ASL库 · OpenVINS · Kalibr · imu_utils使用指南
开源Kalibr
第28章
实战项目一：自平衡小车
基于STM32 · MPU6050+互补滤波+PD控制
STM32平衡车
第29章
实战项目二：无人机室内定位
基于ROS · 光流+IMU+UWB融合
ROSUWB
第30章
课程总结与前沿展望
传感器融合发展趋势 · 事件相机 · 量子传感器 · 职业发展建议
前沿职业