第一章 绪论
1.1 导航定位基本概念
1.1.1 导航与定位
1.1.2 自主导航与非自主导航
1.1.3 时间系统与坐标系统
1.1.4 惯性坐标系与非惯性坐标系
1.2 导航定位方法
1.2.1 无线电导航
1.2.2 多普勒雷达导航
1.2.3 卫星导航
1.2.4 天文导航
1.2.5 惯性导航
1.2.6 航位推算
1.2.7 视觉定位
1.2.8 激光雷达定位
1.2.9 超宽带定位
1.2.10 蜂窝基站定位
1.2.11 地图匹配
1.2.12 其他定位方法
1.3 导航定位方法评述
1.3.1 车辆定位方法分类
1.3.2 组合定位
1.3.3 高精地图与V2X车联网技术
习题
第二章 导航定位算法基础
2.1 导航定位中的数学基础
2.1.1 矢量及其坐标转换
2.1.2 角速度矢量及其坐标转换
2.1.3 反对称矩阵
2.1.4 矢量、反对称矩阵的基本运算法则
2.2 坐标系与地球椭球基本知识
2.2.1 坐标系
2.2.2 子午面直角坐标与大地坐标的关系
2.2.3 卯酉圈曲率半径与子午圈曲率半径
2.2.4 大地坐标与空间直角坐标转换
2.3 坐标系转换方法
2.3.1 欧拉角和方向余弦矩阵
2.3.2 等效旋转矢量法
2.3.3 四元数法
2.4 坐标系转换
2.4.1 地心惯性坐标系和地心地固坐标系之间的转换
2.4.2 地心地固坐标系和当地水平坐标系之间的转换
2.4.3 当地水平坐标系和载体坐标系之间的转换
2.4.4 载体坐标系向地心地固坐标系和地心惯性坐标系的转换
2.5 姿态、位置和速度微分方程
2.5.1 欧拉角微分方程
2.5.2 方向余弦矩阵微分方程
2.5.3 四元数微分方程
2.5.4 等效旋转矢量微分方程
2.5.5 惯性系中位置矢量的微分
2.5.6 惯性系中速度矢量的微分
2.6 最优估计
2.6.1 最小二乘估计
2.6.2 最小方差估计
2.6.3 极大似然估计
2.6.4 极大验后估计
2.6.5 贝叶斯估计
2.6.6 几种最优估计的优缺点比较
2.7 卡尔曼滤波
2.7.1 离散型卡尔曼滤波基本方程
2.7.2 离散型卡尔曼滤波基本方程推导
2.7.3 离散型卡尔曼滤波算法步骤
2.7.4 连续型卡尔曼滤波的离散化
习题
第三章 卫星导航
3.1 GPS系统组成
3.2 GPS卫星星历与卫星轨道
3.2.1 GPS卫星星历
3.2.2 GPS卫星轨道
3.3 GPS卫星导航电文
3.3.1 导航电文的总体结构
3.3.2 第1子帧(第一数据块)
3.3.3 第2、3子帧(第二数据块)
3.3.4 第4、5子帧(第三数据块)
3.4 卫星位置与速度估计
3.4.1 卫星位置的计算
3.4.2 卫星速度的计算
3.4.3 GPS卫星轨道的标准化
3.5 GPS定位原理与观测量
3.5.1 GPS定位原理
3.5.2 GPS观测量
3.6 GPS误差及其改正
3.6.1 GPS误差分类
3.6.2 消除或削弱GPS误差的方法
3.6.3 电离层延迟误差改正
3.6.4 对流层延迟误差改正
3.7 接收机位置与速度估计
3.7.1 位置估算
3.7.2 多普勒测量
3.7.3 基于多普勒的速度量测
3.7.4 位置与速度同步估计
习题
第四章 惯性导航
4.1 惯性导航器件测量原理
4.1.1 陀螺仪
4.1.2 加速度计
4.2 捷联惯导机械编排
4.2.1 地心惯性系中的惯导机械编排
4.2.2 地心地固系中的惯导机械编排
4.2.3 当地水平系中的惯导机械编排
4.3 捷联惯导数值更新算法
4.3.1 姿态更新算法
4.3.2 速度更新算法
4.3.3 位置更新算法
4.4 捷联惯导误差方程
4.4.1 位置误差方程
4.4.2 速度误差方程
4.4.3 姿态误差方程
4.4.4 惯性传感器测量误差模型
4.4.5 误差方程总结
4.5 捷联惯导初始对准
4.5.1 粗对准
4.5.2 精对准
习题
第五章 SLAM定位
5.1 SLAM概述
5.1.1 经典视觉SLAM框架
5.1.2 SLAM问题的数学表述
5.2 相机模型
5.2.1 单目相机模型
5.2.2 双目相机模型
5.3 视觉里程计
5.3.1 特征点
5.3.2 ORB特征
5.3.3 特征匹配
5.4 2D-2D单目相机运动估计
5.4.1 对极约束
5.4.2 本质矩阵
5.4.3 三角测量
5.4.4 讨论
5.5 3D-2D相机运动估计
5.5.1 直接线性变换
5.5.2 P3P
5.6 3D-3D双目相机运动估计
5.7 后端优化
5.7.1 状态估计的概率解释
5.7.2 卡尔曼滤波的局限性与非线性系统
习题
第六章 卫星导航/惯性导航组合定位
6.1 组合导航系统简介
6.1.1 组合导航系统
6.1.2 卫星导航/捷联惯导组合定位方案
6.2 捷联惯导/卫星导航松耦合组合算法
6.2.1 松耦合组合导航状态方程
6.2.2 松耦合组合导航量测方程
6.2.3 状态方程和量测方程的离散化
6.3
展开
