第1章
传感器失效概述
鲁棒导航的定义、传感器失效的常见类型（GPS丢失、IMU漂移、视觉遮挡）、失效对导航系统的影响、鲁棒导航的核心挑战。
基础失效类型
第2章
多传感器融合基础
卡尔曼滤波原理、扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）、粒子滤波（PF）的基本思想。
滤波EKFUKF
第3章
传感器故障检测
残差分析法、卡方检验法、一致性检验法、基于机器学习的故障检测。
检测残差ML
第4章
GPS失效下的鲁棒导航
惯性导航系统（INS）原理、GPS/INS松耦合与紧耦合、GPS失效时的纯惯性推算、零速修正（ZUPT）技术。
GPSINSZUPT
第5章
IMU失效下的鲁棒导航
视觉惯性里程计（VIO）原理、IMU预积分技术、视觉重定位、轮式里程计辅助。
VIOIMU预积分
第6章
视觉传感器失效下的鲁棒导航
激光雷达SLAM基础、激光雷达与IMU融合（LIO）、视觉失效时的激光雷达主导导航、多模态特征匹配。
LiDARLIO多模态
第7章
传感器故障隔离与重构
故障隔离策略、传感器权重自适应调整、动态传感器选择、系统重构与降级运行。
隔离重构自适应
第8章
鲁棒状态估计
M估计、随机抽样一致性（RANSAC）、图优化中的鲁棒核函数、协方差自适应调整。
M估计RANSAC核函数
第9章
多传感器时空同步
时间戳对齐、硬件同步方案、软件同步方案、空间标定（外参标定）。
同步标定外参
第10章
传感器失效下的路径规划
动态窗口法（DWA）的鲁棒改进、弹性带（Elastic Band）算法、安全走廊生成、紧急避障策略。
DWA避障安全走廊
第11章
失效场景仿真
仿真环境搭建（Gazebo/Carla）、传感器失效注入、故障场景库构建、蒙特卡洛仿真评估。
仿真GazeboCarla
第12章
冗余系统设计
硬件冗余（IMU阵列、多天线GPS）、软件冗余（多算法并行）、异构传感器冗余、系统可靠性分析。
冗余可靠性异构
第13章
故障预测与健康管理（PHM）
传感器退化模型、剩余使用寿命预测、基于数据的健康评估、预防性维护策略。
PHM预测健康管理
第14章
深度学习在故障检测中的应用
卷积神经网络（CNN）用于传感器图像异常检测、循环神经网络（RNN）用于时序故障预测、自编码器用于异常检测。
CNNRNN自编码器
第15章
强化学习在鲁棒导航中的应用
深度Q网络（DQN）用于传感器选择、策略梯度方法用于自适应控制、模仿学习用于故障恢复。
DQN策略梯度模仿学习
第16章
传感器失效下的定位与建图（SLAM）
鲁棒SLAM框架、动态物体剔除、长期定位中的场景变化处理、多会话SLAM。
SLAM动态剔除多会话
第17章
车辆动力学模型在导航中的应用
自行车模型、阿克曼模型、动力学约束下的状态预测、轮胎力估计。
动力学自行车模型阿克曼
第18章
环境感知与传感器失效
激光雷达点云处理、视觉目标检测、毫米波雷达特性、传感器失效对感知的影响。
感知点云毫米波
第19章
通信失效下的协同导航
车车通信（V2V）、车路通信（V2I）、分布式状态估计、通信延迟与丢包处理。
V2VV2I分布式
第20章
传感器失效下的控制策略
模型预测控制（MPC）的鲁棒设计、容错控制、执行器与传感器联合失效处理、安全停车策略。
MPC容错安全停车
第21章
室外大规模场景下的鲁棒导航
城市峡谷中的GPS多径效应、隧道中的导航、地下停车场定位、森林环境中的传感器挑战。
城市峡谷隧道森林
第22章
室内场景下的鲁棒导航
WiFi指纹定位、UWB定位、地磁定位、视觉与激光雷达的室内融合。
WiFiUWB地磁
第23章
传感器标定与校准
IMU内参标定、相机内参标定、激光雷达与相机联合标定、在线标定技术。
标定内参联合标定
第24章
传感器数据预处理
去噪滤波（低通、高通、带通）、异常值剔除、数据插值与补全、坐标系转换。
滤波去噪插值
第25章
鲁棒导航的评估指标
定位精度（RMSE、ATE、RPE）、系统可用性、故障检测率、误报率、恢复时间。
RMSEATE可用性
第26章
开源框架与工具
ROS2导航栈、Ceres Solver、GTSAM、OpenVINS、LIO-SAM、FAST-LIO。
ROS2CeresGTSAM
第27章
实际案例分析
自动驾驶中的传感器失效案例、无人机导航中的GPS失效、机器人仓库导航中的视觉失效。
案例自动驾驶无人机
第28章
鲁棒导航的标准化与法规
ISO 26262功能安全、ASIL等级、传感器冗余要求、系统验证与确认。
ISO26262ASIL功能安全
第29章
前沿技术趋势
事件相机、4D成像雷达、量子传感器、基于神经辐射场（NeRF）的导航。
事件相机4D雷达NeRF
第30章
综合项目实战
设计一个多传感器鲁棒导航系统、故障注入测试、性能评估与优化、系统部署与调试。
实战项目部署