状态估计与导航滤
波 课程 及2020年
无人机课表发布
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课程简介
本次课程主要基于2019年状态估计在线课程的基础上，进一步强化了无人机导航技术中状态估计与导航滤波技术的理论公式推导过程拆解、现场实训及答疑互动。
课程中理论公式拆解主要涉及导航基本参量术语、坐标系转换、误差理论、各类状态参数估计方法（包括最小二乘估计）、极大似然估计、极大验后估计、最小方差估计等。
此外，也将深入剖析卡尔曼滤波及其扩展形式在导航中的内涵及应用，并通过线下精品小班的教学形式，面对面进行教学，手把手带着实训。
希望可以有效帮助学员解决学习过程中的疑惑，快速掌握在飞控/大型需要导航的设备中的添加新传感器的能力。
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课程特色
一、数十年导航上课经验的教授坐镇，直接讲透无人机导航技术的本质。让你轻松拥有全局思维，不再盲目推导公式 ！
二、无人机案例式教学，让理论结合实际，结合代码！懂原理，更能学习到代码案例。
三、小班教学，零距离沟通行业专家，面对面互动业内同行。
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授课老师
导航领域理论专家Bob老师：
拥有数十年理论教学经验，多次参与军用标准无人机的导航相关开发工作，曾牵头在高水平国际导航定位类学术期刊发表SCI/EI检索学术论文30余篇。
Anber老师：
曾在多家行业应用企业从事无人机飞控研发，主要研究方向为：无人机系统中的飞行控制，多传感器数据的融合；擅长分析解决无人机系统中的由于数据融合而引起的飞行不稳定问题。
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课程安排
时间：2020年1月11日-12日(暂定，根据报名情况调整)
地点：成都（具体地点待定）
价格：3500（含税价）
早鸟价：3000（限12月26日前报名）
阿木实验室老客户：9折优惠
三人及以上团体：9折优惠
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课程大纲
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导航核心知识--状态估计 DAY1 上午
1-1： 导航基本参量术语
1-2： 坐标系转换
1-3： 误差理论
1-4： 各类状态参数估计方法
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滤波器架构设计 DAY1 下午
2-1 卡尔曼滤波及其扩展形式在导航中的内涵及应用
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基于扩展卡尔曼滤波的工程应用
DAY2 全天
3-1：根据传感器的特性，建立对应的状态方程及观测方程
3-2：根据协方差，观测噪声及系统噪声的特性，分析工程中常遇的滤波器发散原因，并提出克服方法。
3-3：EKF课程现场答疑。
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课程福利
凡报名参与本次培训的同学，都将成为阿木实验室的会员，获得PX4中级视频教程以及课件资料。
本课程视频介绍：
附：2020年开课课程表
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