01
着陆导航概述
飞行器自主着陆的定义、重要性、发展历程与未来趋势。
概念历史
02
坐标系与时空基准
地心惯性系、地心地固系、导航坐标系、时间系统。
坐标时空
03
传感器基础（一）GNSS
GNSS全球导航卫星系统原理、误差源与差分技术。
卫星差分
04
传感器基础（二）IMU
惯性测量单元（IMU）原理、陀螺仪与加速度计。
惯性IMU
05
传感器基础（三）视觉/激光
视觉传感器（单目/双目/深度相机）、激光雷达（LiDAR）原理。
视觉LiDAR
06
传感器基础（四）高度/磁力
气压高度计、无线电高度表、磁力计、超声波传感器。
高度磁力
07
多传感器融合架构
松耦合、紧耦合、深耦合架构对比与选择。
架构融合
08
卡尔曼滤波基础
标准卡尔曼滤波（KF）原理、预测与更新方程。
KF滤波
09
扩展卡尔曼滤波（EKF）
非线性系统处理、雅可比矩阵、应用实例。
EKF非线性
10
UKF与粒子滤波
Sigma点选取、重要性采样、无迹/粒子滤波。
UKFPF
11
组合导航（一）松耦合
GNSS+IMU松耦合组合导航设计与实现。
松耦合GNSS/IMU
12
组合导航（二）紧耦合
GNSS+IMU紧耦合组合导航设计与实现。
紧耦合深耦合
13
视觉导航基础
特征提取（SIFT/ORB）、特征匹配、对极几何。
特征对极几何
14
视觉里程计（VO）
2D-2D、3D-2D、3D-3D位姿估计方法。
VO位姿
15
视觉惯性里程计（VIO）
MSCKF、VINS-Mono框架解析。
VIOMSCKF
16
激光雷达导航
点云配准（ICP/NDT）、激光里程计与建图（LOAM）。
LiDARLOAM
17
激光惯性里程计（LIO）
LIO-SAM、FAST-LIO框架解析。
LIOSAM
18
多传感器融合定位
图优化理论、因子图、iSAM2求解器。
图优化因子图
19
着陆场检测与识别
跑道线检测、地标识别、深度学习目标检测。
检测深度学习
20
相对导航与引导
视觉引导、信标引导、相对位置解算。
引导相对导航
21
着陆轨迹规划
下滑道设计、拉平曲线、安全约束条件。
轨迹下滑道
22
制导控制律设计
比例导引、L1制导、PID控制、模型预测控制（MPC）。
制导MPC
23
环境感知与避障
动态障碍物检测、碰撞锥、避障重规划。
避障感知
24
高精度卫星导航
RTK、PPP、RTK-PPP技术原理与应用。
RTKPPP
25
视觉/激光高精度地图
地图构建、语义地图、先验地图匹配。
高精地图语义
26
完好性监测
RAIM、FDE、保护级计算、系统容错设计。
完好性RAIM
27
硬件在环仿真（HIL）
仿真平台搭建、传感器模拟、故障注入。
HIL仿真
28
试飞验证与数据分析
试飞流程、数据记录、后处理分析、性能评估。
试飞数据分析
29
典型案例分析
无人机精准着陆、eVTOL城市起降场、火星探测器着陆。
案例eVTOL
30
系统集成与工程实践
软硬件架构、实时性保障、适航与安全标准。
集成适航