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課程大綱：

Geek car 自動駕駛課程培訓(xùn)

1 自動駕駛基本架構(gòu)

2 傳感器標(biāo)定

3 點云基本處理

4 點云聚類與分割

5 UWB定位

6 全局路徑規(guī)劃

7 前饋與 PID 反饋

8 Cyber RT 框架

9 車道線識別

10 點云配準(zhǔn)

11 航跡推算

12 狀態(tài)估計算法

13 局部路徑規(guī)劃

14 純追蹤控制

1
自動駕駛與 Geek-car｜
1
實驗平臺與基礎(chǔ)環(huán)境

1.自動駕駛基本架構(gòu)

2.CyberRT框架基本概念

3.基于發(fā)布訂閱的開發(fā)模式

2
傳感器標(biāo)定

1.了解視覺感知基礎(chǔ)知識

2.理解標(biāo)定的含義

3.使用OpenCV特定函數(shù)完成圖像的反透視變換

4.理解車輛坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換的做法和含義

3
車道線識別

1.了解視頻數(shù)據(jù)的格式

2.了解顏色色彩空間的含義

3.使用OpenCV對圖像進(jìn)行灰度、二值化處理

4.使用滑動窗口法提取目標(biāo)車道線

4
激光雷達(dá)點云處理

1.點云基本概念

2.激光雷達(dá)基本原理

3.點云數(shù)據(jù)格式

4.點云可視化、濾波

5.點云特征

5
點云配準(zhǔn)與聚類

1.理解點云配準(zhǔn)

2.點云聚類

3.點云分割

6
車輛運動學(xué)模型與航跡推算

1.車輛運動學(xué)模型

2.關(guān)鍵狀態(tài)的檢測

3.用歐拉法推算車輛行駛軌跡

4.航跡推算的誤差與不足

7
車輛室內(nèi)定位

1.車輛室內(nèi)定位基本方法

2.梯度下降法求優(yōu)解

3.定位方法的擴展與異同

4.局限與不足

8
狀態(tài)估計算法

1.狀態(tài)觀測器理論

2.狀態(tài)觀測器實戰(zhàn)

3.局限與不足

9
全局路徑規(guī)劃

1.路徑規(guī)劃的目的

2.AStar的原理

3.使用AStar算法進(jìn)行全局規(guī)劃

10
局部路徑規(guī)劃

1.路徑規(guī)劃的目的

2.DWA的原理

3.使用DWA算法進(jìn)行局部路徑規(guī)劃，控制小車避障

11
縱向控制：前饋與 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
橫向控制：純追蹤控制

1.小車運動模型回顧

2.純追蹤控制推導(dǎo)

3.純追蹤控制實戰(zhàn)

4.局限和不足