🧭 GPS拒止导航
策略·算法
⭐ 30章 完整目录
01
课程导论与背景
为什么需要？
地下矿井、室内、水下、隧道、对抗环境 · 核心挑战
02
坐标系与刚体运动基础
世界/机体坐标系 · 欧拉角 · 四元数 · 旋转矩阵 · 齐次变换
03
惯性导航系统(INS)原理
加速度计/陀螺仪 · 捷联惯导解算 · 姿态/速度/位置更新
04
惯性导航误差分析
器件误差模型 · 零偏/刻度因子/随机游走 · 传播特性
05
卡尔曼滤波基础
状态空间 · 预测/更新 · 卡尔曼增益 · 协方差矩阵
06
扩展卡尔曼滤波(EKF)与组合导航
EKF线性化 · INS/GPS松/紧组合
07
无迹卡尔曼滤波(UKF)与粒子滤波(PF)
UT变换 · Sigma点 · 重要性采样/重采样
08
航位推算(DR)与轮式里程计
轮式编码器 · 阿克曼转向 · 误差累积
09
视觉里程计(Visual Odometry)基础
特征点(ORB/SIFT) · 对极几何 · 本质矩阵
10
视觉SLAM前端
PnP求解 · 光束法平差 · 关键帧选取
11
视觉SLAM后端
图优化 · 位姿图优化 · 因子图 · iSAM2
12
激光雷达(LiDAR)基础
机械/固态 · 点云数据结构 · 体素/直通滤波
13
激光SLAM前端
ICP/NDT配准 · LOAM特征提取(角点/平面点)
14
激光SLAM后端
Scan-to-Map / Map-to-Map · 回环检测 · 图优化
15
多传感器融合框架
ESKF · MSCKF 原理
16
视觉-惯性(VIO)融合
预积分 · VINS-Mono · 松/紧耦合
17
激光-惯性(LIO)融合
LIO-SAM · 因子图融合 · 外参标定
18
视觉-激光-惯性融合
LVI-SAM · 多模态时间/空间标定
19
磁力计与气压计辅助导航
地磁场模型 · 硬铁/软铁校准 · 气压计高度
20
超宽带(UWB)定位
TOA/TDOA · 三边定位 · 最小二乘 · UWB/INS融合
21
SLAM评价指标
ATE · RPE · 精度与鲁棒性权衡
22
回环检测与重定位
词袋模型(BoW) · DBoW2/3 · 几何验证
23
动态环境下的鲁棒导航
动态剔除 · 语义SLAM · 深度学习特征匹配
24
多机器人协同导航
分布式/集中式 · 协同SLAM · 相对位姿 · 通信约束
25
导航中的状态估计理论
MAP · 最小二乘 · 马氏距离 · 信息矩阵
26
传感器标定技术
IMU内参(六面/旋转) · 相机内参(张正友) · 外参标定
27
导航算法工程化实践
ARM/FPGA优化 · 实时性 · 内存管理 · 多线程
28
仿真环境与数据集
Gazebo/ROS · EuRoC/KITTI/TUM · 评估流程
29
典型应用案例分析
地下矿井 · 室内无人机 · 水下AUV · 隧道掘进机
30
课程总结与前沿趋势
事件相机 · 5G定位 · AI增强导航