1. 在 GNSS 拒止环境（地下管廊/矿井隧道）下的仿真无人机多源导航场景构建； 2. 多源数据（IMU + UWB + 视觉里程计 VIO + LiDAR 里程计 + 可选 GNSS）仿真生成、故障注入与数据保存； 3. 无重置联邦滤波器、传统模糊容错联邦滤波、神经网络增强模糊容错联邦滤波的完整实现； 4. 在 PC 环境中的离线仿真与可视化分析（RMSE、故障检测延迟、误差曲线等）； 5. 在 Jetson Nano 上的在线实时运行 Demo：实时接收传感器流（可先用数据回放代替真实硬件），完成联邦滤波 + 模糊容错 + 神经网络推理，并输出实时导航结果； 6. 生成与论文正文图表一一对应的结果（至少包括：误差曲线图、故障场景对比图、性能统计表对应的 CSV 文件）。 - View it on GitHub