201901期 -EKF課程&AirSim仿真課

阿木實驗室今年的最新課程開課啦！此次為大家帶來的是關於EKF最優狀態估計課程和AirSim仿真課程。

EKF濾波技術廣泛應用於飛彈，衛星，無人機，無人車等領域，是慣性導航的核心理論之一，也是無人機、無人車等涉及機器人位置姿態估計的核心技術。

本課程在理論講解的同時，也將引入無人機實例進行分析，解決由於狀態估計器而引起的系統不穩定問題。本門課程既可以為高校學生提供實踐經驗，也可為企業開發者提供理論基礎，能夠從理論的角度分析狀態估計器出現的問題。

◆學習本課程，您需要具備這些基礎：

1、具有一定的C/C++ 和matlab編程經驗，能夠寫簡短的腳本及讀懂程序語言。具有一定的數學功底，如線性代數及概率

2、 PX4或Ardupilot基礎

本次課程分為線上課程和線下課程，包含線上41課時，平均每課時約45min，5月25日起每周六更新2-3課時，線下實操課程2日。

關於線下課程：

上課地點：成都、北京、蘇州（具體場地後期根據報名情況安排）

上課時間：線上課程結束後

＞線下課程免費提供實驗用教具：如飛控、無人機開發平臺

＞現場免費調試：如果學員有需要解決飛機不穩定，數據融合的問題，可以直接帶上或寄出設備來參加線下課程，由我們的課程老師和項目支持團隊現場幫忙調試。（現場調試需聯繫助教老師提前預約，能現場解決的問題可免費調試，需課程結束後額外花時間解決的複雜問題會適當收取一定費用。）

（一）狀態估計課程概述及matlab的實踐仿真(1 課時)

（二）理論性知識:( 9課時)

①　線性系統理論 1

②　概率理論 1

③　最小二乘法 1

④　狀態與協方差傳播 1

⑤　最優狀態估計 2

⑥　貝葉斯濾波和高斯濾HMM馬爾可夫模型 2

⑦　本章課後習題及講解 1

（三）卡爾曼濾波及其推廣(9課時)

①　介紹卡爾曼濾波的要素,流程及應用 1

②　卡爾曼算法和模型及其公式推導 1

③　卡爾曼濾波中的數據處理方法  2

④　最優平滑 1

⑤　擴展卡爾曼濾波 1

⑥　無跡卡爾曼濾波 1

⑦　容錯組合的聯邦濾波器 1

⑧　本章課後習題及講解 1

（四）多傳感器數據融合的導航系統 (7課時)

①　導航系統概述及導航器件介紹 1

②　慣性導航系統 1

③　姿態解算及其各種算法比較 1

④　航位推算及高度與姿態的測算 1

⑤　INS/GNSS組合導航  1

⑥　慣導更新算法及誤差分析 1

⑦　本章課後習題及講解 1

（五）導航算法模型 (9 課時)

①　狀態量的講解  0.5

②　狀態觀測方程  3.5

1．地磁融合

2．速度位置融合

3．光流融合

4．風速融合

5．側滑融合

6．飛彈風速估計

③　Matlab 推導模型應用和處理過程  4

④　本章課後習題及講解 1

（六）針對PX4/ecl庫的代碼講解 (6課時)

①　各項傳感器數據處理  

②　慣導系統狀態估計

③　協方差估計

④　數據融合及狀態量測更新

⑤　協方差的更新

⑥　Ecl庫代碼的詳細解析

線下課時：（七）典型案例分析及處理

①　震動問題

②　氣壓計定高問題

③　磁羅盤問題

④　加速度計bias發散

⑤　協方差發散

AirSim是微軟官方出品的可以模擬無人機、無人車的開源自動駕駛仿真平臺。支持編程來獲得環境圖像信息，並直接使用Python控制你的無人車/無人機。非常適合高校，研究所以及自動駕駛創業公司用來做深度學習和強化學習的研究。

通過本課程，你將練習 Python\C++編程、掌握無人機無人車的虛擬仿真研究與智能控制。在項目中，學習和實踐關於無人車無人機的仿真和算法，挑戰自動駕駛及人工智慧領域的熱門課題，並為成為控制算法工程師打下良好基礎。

◆學習本課程，您需要具備這些基礎：C++、 Python語言基礎

本門課程為線上課程，包含線上7課時，平均每課時約45min，5月25日後每周更新2課時。

（一）Airsim開發環境的搭建 (2課時)

①　Airsim基本介紹及論文講解 1

②　Airsim開發環境搭建及代碼編譯流程 1

（二）Airsim的使用 (3課時)

①　UE4的基本操作與場景布置 1

②　Airsim代碼框架介紹 1

③   Airsim的API基本操作1

（三）Airsim的應用 (2課時)

①　Airsim無人機硬體在環迴路仿真操作介紹 1 

②　Airsim在無人駕駛行業的應用 1

課程會在5月25正式開始上線更新，1期班開課前最後一次報名，感興趣的小夥伴可以添加微信：lyl7416880 前來諮詢：

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