七月在线无人驾驶实战 百度云盘分享

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课程内容


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第一阶段 掌握自动驾驶基础

第一课 自动驾驶概述

知识点1: 自动驾驶趋势分析

知识点2: 自动驾驶技术路线图和技术栈

知识点3: 自动驾驶各模块概述

知识点4: 硬件基础:感知传感器(激光雷达、毫米波雷达、超声波、相机)、GNSS系统、工控机、车辆底盘

第二课 软件环境基础(ROS CMake)

知识点1: CMake常用指令与实战案例

知识点2: Docker入门基础

知识点3: ROS基本概念和原理

知识点4: Rviz, Gazebo仿真器

实战项目: 编写一个的ROS nodes

第二阶段 掌握自动驾驶感知能力

第三课 感知基础

知识点1: 各传感器感知(视觉感知 激光雷达 毫米波雷达)

知识点2: 常用检测算法

知识点3: 常用跟踪算法

第四课 感知实战:目标检测

实战项目: 1:车辆行人检测(基于Python):搭建python版本tensorflow环境、运行检测demo并做源码分析(运行瓶颈)、优化检测demo用于目标检测

实战项目: 2:根据python版本改写C++版本:C++版本的必要性、tensorflow架构简介、bazel编译tensorflow C++库、bazel基本介绍、根据python接口编写C++版前向传播接口

第五课 感知实战:物体跟踪

实战项目: 1:加入跟踪算法赋予ID信息

实战项目: 2:加入分割算法获取mask (mask后处理的源码分析及C++动手实现)

实战项目: 3:基于激光雷达数据的感知

第六课 视觉定位

知识点1: 视觉SLAM基本介绍:VO LocalMap LoopClosing

实战项目: 1:ORB-SLAM2实现视觉定位、并使用ROS可视化定位效果

第三阶段 自动驾驶地图和定位系统

第七课 高精地图与车路协同设备

知识点1: 高精地图原理与标准

知识点2: 制图流程

知识点3: V2X设备原理和功能介绍

第八课 无人车定位系统

知识点1: 定位系统的坐标系

知识点2: IMU航迹定位理论

知识点3: GNSS、UWB电子信号定位理论

实战项目: 1:定位融合算法实战(Kalman Filter应用)

第四阶段 决策规划控制系统

第九课 预测系统

知识点1: 预测建模:特征工程、模型选择、后处理

知识点2: RNN模型

知识点3: 行人预测,车辆预测

实战项目: 1:使用Apollo Scape数据集进行预测模型训练

第十课 路径规划

知识点1: 路径规划问题概述

知识点2: 搜索算法原理:A*、DP算法

知识点3: 速度规划与体感优化:QP算法

知识点4: 二维规划算法:Lattice

第十一课 控制理论

知识点1: 车辆底盘介绍:刹车油门结构、线控系统原理、车辆报文

知识点2: 车辆动力学建模

知识点3: 控制器模型设计:PID、最优控制器、模型预测控制

实战项目: 1:使用Simulator搭建高实时控制器

第五阶段 强化学习自动驾驶系统

第十二课 基于强化学习的自动驾驶系统

知识点1: 强化学习原理

知识点2: End2End自动驾驶系统介绍

知识点3: 基于强化学习的路径规划方法

实战项目: 1:MIT DeepTraffic仿真考试实战

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