🧭 IMU+GPS 融合定位
30章 · 从基础到实战
📚 友好色系
30讲
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01
导航技术概述
从古代导航到现代组合导航，为什么需要IMU+GPS融合？
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02
坐标系基础
ECEF、LLA、NED、Body Frame及其转换
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03
IMU工作原理
加速度计与陀螺仪核心原理，MEMS特性与误差模型
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04
GPS定位原理
伪距测量、载波相位、单点定位与差分定位基础
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05
INS机械编排
姿态、速度、位置更新的离散化算法
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06
姿态表示方法
欧拉角、旋转矩阵、四元数及其转换
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07
IMU误差标定
六面法标定加速度计，速率法标定陀螺仪，Allan方差
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08
GPS误差源分析
电离层、对流层、多路径、卫星/接收机钟差
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09
卡尔曼滤波基础
状态空间模型，预测与更新，贝叶斯视角
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10
扩展卡尔曼滤波EKF
非线性系统线性化，雅可比矩阵计算
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11
松耦合架构
位置-位置融合，IMU预测+GPS修正
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12
紧耦合架构
原始观测值融合，伪距/伪距率直接滤波
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13
深耦合架构
GPS跟踪环路与IMU深度融合，高动态最优
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14
状态向量设计
15维状态(位置、速度、姿态、零偏)选取讨论
15
15
系统初始化
初始对准(粗+精)，GPS初始定位，协方差初值
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16
时间同步问题
IMU与GPS时间戳对齐，硬件同步与软件插值
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17
杆臂效应与安装误差
空间偏移补偿，安装角标定
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18
观测模型构建
位置、速度、伪距观测矩阵推导
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19
异常检测与抗差
卡方检验、残差检验、M估计粗差剔除
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20
零速修正ZUPT
静止状态检测，零速约束抑制IMU漂移
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21
航向观测辅助
磁力计、GNSS双天线测向提升可观测性
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22
车辆运动约束
非完整性约束NHC，侧向/垂向速度为零
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23
多传感器融合扩展
轮速计、气压计、激光雷达等融合框架
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24
因子图优化
从卡尔曼滤波到图优化，iSAM2应用
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25
RTK与IMU紧耦合
载波相位模糊度固定，IMU辅助周跳检测
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26
城市峡谷环境
GNSS遮挡下IMU推算，地图匹配辅助
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27
组合导航性能评估
RMSE、CEP、DOP精度因子
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28
开源方案解析
RTKLIB、GAMP、PSINS、KF-GINS架构分析
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29
实战案例一
车载组合导航系统搭建，传感器选型到跑通数据集
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30
实战案例二
无人机组合导航，高动态环境算法调参与优化