《多传感器融合定位理论基础》是《从零开始做自动驾驶定位》系列的第二阶段，这一阶段的文章是根据我之前在《泡泡机器人》公众号上写的《组合导航系列文章》重新修改而来。

在这里必须向《泡泡机器人》的读者道歉，当时写那几篇系列文章时，我的认真度不够，尤其到了后期，交了几篇潦草的稿子，干货太少，浪费了各位读者的宝贵时间。这件事后来让我非常自责，这是我在那段时间里，在技术上做过的最后悔的一件事，一直耿耿于怀，心怀愧疚。在第二阶段里，借此机会把这部分内容重写，虽然水平确实有限，不保证就一定能写得有多好，至少希望能做到不那么“坑”。

这一阶段包含以下内容：

1. 惯性器件的原理及误差模型

IMU是现在做多传感器融合的必备器件，而几乎所有的融合框架和模型，都是以IMU的误差模型为基础做的（无论是基于滤波的还是基于优化的），因此对惯性器件及其误差模型的掌握，是做融合这件事的重中之重。

这里和IMU相关的介绍主要包括IMU的随机误差分析、标定、惯性解算、误差模型推导等等。最后还有在图优化方案中使用的预计分模型。

2. 基于滤波的融合方法

虽然随着图优化理论和实践的发展，滤波的优势越来越小，跟优化方案比有这样或那样的缺点，但是它仍然是行业在当前发展阶段的一个重要方法。而且，在运算资源不是很充足的应用场景下，优化的方案无法运行，还只能是选择滤波的方法来做，总之还是要掌握的。

这里和滤波相关的介绍主要是滤波器的原理性推导，以及基于IMU误差模型的基本融合方法（也就是常说的ESKF）。

3. 基于优化的融合方法

图优化在现在的工程应用中，以势不可挡的趋势在大范围使用，尤其是在运算资源相对充足的情况下，它的精度优势就充分地体现出来了。

这里和图优化相关的介绍主要包括优化的基本原理、优化模型的搭建，以及在常见融合任务中优化方案的设计等等。

4. 典型开源激光融合方案介绍

这些理论怎样应用在实际的项目中，得结合一些具体的项目来介绍，开源项目当然是最好的方式。因此，选择一些开源项目，对应前几项理论知识，进行一个串联，是本阶段的一项内容，计划用一篇文章来讲，因此不会讲的太细，更多的是思路的介绍。由于目前我所做的工作大多是基于激光的，因此选择的开源项目也大多是激光方案。

5. 激光视觉融合方案介绍

由于当前激光方案和视觉方案都各自遇到了一些挑战，即使是在融合了IMU等其他传感器的情况下也是这样，因此融合这两种最典型的传感器就是必然趋势。而且，这个方向也是最近一两年非常活跃的方向，出了很多优秀的工作。由于我自己没有在这方面有很多实践经验，因此只会在这个系列的最后一篇文章中把这个话题做一些文献分析，以及我自己的一些思考，更多的是当做一种开放性的讨论，抛砖引玉，期待各位大佬不吝赐教，提出更多更好的想法。