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課程大綱：

Geek car 自動駕駛課程培訓

1 自動駕駛基(ji)本(ben)架構(gou)

2 傳感器標定

3 點云基本處(chu)理

4 點(dian)云(yun)聚類(lei)與分割

5 UWB定位

6 全局路(lu)徑規劃(hua)

7 前饋與 PID 反(fan)饋

8 Cyber RT 框架

9 車道線識別

10 點云配準

11 航跡推算

12 狀態估計算法

13 局部路(lu)徑規劃

14 純追(zhui)蹤(zong)控制

1
自動駕駛與 Geek-car｜
1
實驗平臺與基礎(chu)環境

1.自動(dong)駕駛基本(ben)架構

2.CyberRT框架基本(ben)概念

3.基(ji)于發布訂閱的開(kai)發模式

2
傳感器(qi)標定

1.了(le)解視覺感知(zhi)(zhi)基礎知(zhi)(zhi)識

2.理解標(biao)定的含義

3.使(shi)用(yong)OpenCV特定函數完成圖像的反透(tou)視(shi)變換

4.理解車輛坐標系(xi)轉換(huan)的做法和(he)含義

3
車道線識別

1.了解視(shi)頻數據的格(ge)式

2.了(le)解(jie)顏(yan)色色彩空間的含義

3.使(shi)用OpenCV對圖像進行灰(hui)度(du)、二值化處理

4.使(shi)用滑動窗(chuang)口法提(ti)取(qu)目(mu)標車道線

4
激(ji)光雷(lei)達點(dian)云處理

1.點云基本概念

2.激光雷(lei)達基本原理(li)

3.點云數據格式

4.點(dian)云可視化、濾(lv)波

5.點云特征

5
點云配準(zhun)與聚類

1.理解點云配準

2.點云聚類

3.點云分割

6
車輛運動學模型與(yu)航跡推算(suan)

1.車輛運動學模型

2.關(guan)鍵狀態的檢測(ce)

3.用(yong)歐拉法推(tui)算車輛行駛軌跡(ji)

4.航跡推(tui)算的誤差(cha)與不足

7
車輛室內(nei)定位(wei)

1.車(che)輛室內定位(wei)基本方法

2.梯度(du)下降法求優解

3.定位方法的擴展與異同

4.局限與不足

8
狀態(tai)估計(ji)算(suan)法

1.狀(zhuang)態觀測器理論(lun)

2.狀態觀測器(qi)實戰

3.局限與不足

9
全局(ju)路徑(jing)規劃

1.路(lu)徑規劃(hua)的目的

2.AStar的原理

3.使用AStar算法進(jin)行全局規劃(hua)

10
局(ju)部路徑規劃

1.路徑規(gui)劃的目的

2.DWA的原理

3.使用DWA算法進行局部(bu)路徑規(gui)劃，控制小車(che)避障

11
縱向控制：前(qian)饋與(yu) PID 反饋

1.前饋控制

2.比例反饋

3.比例積分

4.前饋反饋

5.局限和不足

12
橫(heng)向控制(zhi)：純(chun)追(zhui)蹤控制(zhi)

1.小車運動模(mo)型回(hui)顧(gu)

2.純追蹤控制(zhi)推導(dao)

3.純追蹤控制實戰

4.局限和不足