因子图作为一种状态估计与推理方法，可实现组合导航系统中多源传感器的“即插即用”，在组合导航领域受到广泛关注。该书系统讲述了因子图组合导航的概念内涵、理论架构及其实现，介绍了因子图融合理论、惯性预积分理论、基于因子图优化的多源融合方法等，并结合车载导航、行人导航、视觉SLAM、激光雷达SLAM以及多无人机协同导航应用场景需求，介绍了因子图组合导航的优化架构及其实现方案等。
　　《因子图组合导航理论与应用》可供从事无人系统感知导航相关研究与技术开发的专业人员参考使用，亦可作为导航及相关技术方向的研究生教材，在适度简化部分内容后，还可用于导航工程、自动化、人工智能等专业高年级本科生的教学。

第1章 绪论
1.1 引言
1.2 导航的基本概念及无人系统中的导航
1.2.1 导航的基本概念
1.2.2 无人系统中的导航
1.3 常用的导航传感器及其导航方式
1.3.1 常用导航传感器
1.3.2 导航方式分类
1.4 本章小结

第2章 惯性导航及组合导航理论基础
2.1 引言
2.2 导航的基本知识
2.2.1 常用坐标系
2.2.2 导航参数的表达与变换
2.3 捷联惯性导航解算原理
2.3.1 捷联惯性导航系统的特点
2.3.2 捷联惯性导航系统的姿态算法
2.3.3 捷联惯性导航速度和位置的解算
2.4 多源信息组合导航系统基础
2.4.1 概述
2.4.2 惯性基组合导航系统的模式与架构
2.4.3 卡尔曼滤波方法及其在组合导航系统中的应用
2.4.4 其他滤波技术及特点
2.5 本章小结

第3章 因子图融合理论与方法
3.1 引言
3.2 因子图的建立与发展概述
3.3 因子图理论基础
3.3.1 因子图的一般模型
3.3.2 概率图与因子图模型
3.3.3 因子图模型的和积算法
3.4 因子图组合导航方法理论基础
3.4.1 因子图优化的内涵
3.4.2 因子图组合导航基本架构
3.4.3 因子图在组合导航中的应用及发展
3.5 本章小结

第4章 基于惯性预积分的因子图组合导航方法
4.1 引言
4.2 基于惯性预积分的因子图优化融合理论
4.2.1 多源导航信息融合中的因子图优化方法研究
4.2.2 传统惯性预积分方法及问题分析
4.3 高精度惯性器件的惯性预积分方法
4.3.1 高精度惯性器件输出建模
4.3.2 高精度惯性导航解算方法研究
4.3.3 改进的高精度惯性预积分方法研究
4.4 仿真与验证
4.4.1 车辆航迹仿真设计
4.4.2 仿真结果分析
4.5 本章小结

第5章 惯性／卫星因子图组合导航方法
5.1 引言
5.2 惯性／卫星组合导航方法概述
5.3 基于时间差分载波相位的高精度回环因子图
……
第6章 面向多源异类信息的因子图组合导航方法
第7章 因子图在车载导航中的应用
第8章 因子图在行人导航中的应用
第9章 因子图在无人系统视觉SLAM中的应用
第10章 因子图在无人系统激光雷达SLAM中的应用
第11章 因子图在多无人机协同导航中的应用
第12章 展望
参考文献