慣 性 導 航 原 理

授課教師：牛小驥, 朱智勤, 張萬威, 陳起金

開課院系：測繪學院                                 授課對象：導航工程專業

課程類別：專業必修        課程學分：3       課程學時：52 (理論課程: 40, 實踐課程: 12)

課程簡介：慣性導航是導航定位技術的基本手段之一，是航位推算方法的經典代表。隨著近年來慣導硬件成本的迅速下降，慣性導航技術獲得了越來越廣泛的應用。本課程將講解：慣性導航的基本原理和特性，常用慣性器件的工作原理、誤差模型和測試標定，慣導初始化原理和算法，捷聯慣性導航算法及其誤差方程，以及慣性導航系統的組成架構和應用領域。

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GNSS接收機原理與設計

授課教師：章紅平 教授；郭文飛 副教授；張提升 副教授

開課學期：第二學期                       授課對象：研究生

考核方式：考察                              課程學時：32 (講授: 20, 討論: 3, 實驗: 9)

授課方式：講授, 討論與實驗           適用專業：導航、制導與控制；電路與系統；大地測量

課程簡介：本課程主要面向當前GNSS 定位的應用需求強烈，以及國內GNSS 接收機板卡和芯片研制水平迅速提高的現狀而開展。課程主要針對發展成熟的GPS，以及我國的BDS（北斗）進行教學，主要內容包括：GNSS 發展歷史、現狀和前景、GNSS 接收機的軟硬件架構、原理與算法，以及軟硬件GNSS 設計等。GNSS 軟件接收機和GNSS 嵌入式接收機進行實驗，從而提高同學們對接收機內部的原理以及軟硬件實現的具體認識水平。

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導航控制系統設計與實現

授課教師：張提升 副教授，牛小驥 教授

開課學期：研一年級                       授課對象：碩士研究生

考核方式：考察                              課程學時：32 (講授: 20, 討論: 6, 實驗: 6)

授課方式：講授, 討論與實驗           適用專業：導航、制導與控制；電路與系統；大地測量

課程簡介：導航控制系統設計實現要求及計劃；輪式機器人導航控制系統獲獎案例；輪式機器人硬件平臺結構；多傳感器信息時空同步；低成本高精度多源協同定位；輪式機器人精準控制；全局、局部路徑規劃；機器人智能避障；基于目標點的智能導航控制。

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導 航 理 論 與 方 法

授課教師：牛小驥教授, 曠儉博士后, 以及多位受邀教師

開課學期：第一學期                         授課對象：碩士研究生

考核方式：考察                                課程學時：32 (講授: 30, 討論: 2)

授課方式：課堂講授+課程調研報告  適用專業：導航、制導與控制；大地測量；電路與系統

課程簡介：普及導航基礎知識，介紹導航定位技術的若干種常見手段；梳理導航基本原理，萃取現有導航定位技術中蘊含的方法學精髓。并指導學生通過自主調研，深入了解和學習某個導航相關專題，完成課程研究報告并作口頭講解。

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慣性導航與GNSS/INS 組合導航原理

授課教師：牛小驥教授, 陳起金博士后, 張全副研究員, 張提升副教授, 辜聲峰副教授

開課學期：第二學期                               授課對象：碩士研究生

考核方式：平時成績+課程設計               課程學時：32 (講授: 26, 討論: 3, 實驗: 3)

授課方式：講授和討論 + 課程設計          適用專業：導航制導與控制; 大地測量

課程簡介：課程將介紹慣性導航原理，學習慣性導航算法及其誤差方程和誤差傳播分析；介紹組合導航概念、Kalman 濾波算法原理，結合GNSS/INS 組合導航系統講解Kalman 濾波算法的設計，并給出幾個設計實例。該課程將使學生理解慣性導航和組合導航原理并具備算法實現能力和一定的系統設計能力。

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機器學習在導航定位技術中的應用

授課教師：牛小驥教授、唐健副教授、郭遲副教授、郭文飛副教授、曠儉博士后

開課學期：春季學期                                授課對象：博士研究生、碩士研究生

考核方式：考察                                       課程學時：32 (講授: 12, 討論: 11, 其他: 9)

授課方式：專題講座 + 文獻閱讀/開源工具學習 + 小組討論 + 研究報告

適用專業：通信與信息系統；導航制導與控制；大地測量學與測量工程

課程簡介：結合學位論文方向，引導學生主動學習和使用機器學習算法來解決科研中的一個問題，產生創新成果，從而掌握機器學習算法。每位選課學生完成一個與其主要研究方向相關的機器學習算法的應用實例。

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Integrated Navigation

Lecturer：Xiaoji Niu

Credits：2 

Course description：This course introduces the inertial navigation system (INS) and multi‐sensor integrated navigation techniques; the mathematical principle; and the design and implementation of integrated navigation algorithm using GNSS/INS as example. Students will grasp the basic algorithm and system designs of integrated navigation.

Course outline：The course contents includes the following: 1. Principle and algorithm of inertial navigation a) Introduction of inertial navigation and inertial sensors (6 hours); b) Inertial navigation algorithm (INS mechanization) (6 hours); c) Error model of INS (3 hours). 2. Principle and algorithm of GNSS/INS integrated navigation. a) Kalman filter algorithm (6 hours); b) Design of integrated navigation algorithm (6 hours); c) Experiment of integrated navigation (3 hours). 3. Course project seminar (6 hours).

Course Description_Integrated Navigation.pdf