VIP20
本课程属于：100-Qualcomm Snapdragon嵌入式与边缘计算工程 嵌入式与底层系统 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
查看所属VIP全部课程 →
← 返回所属目录 咨询 / 购买

高通Snapdragon机器人计算平台与感知系统集成

共计 30 章节
可可资料掘金营 · 点击在线试看
01
课程导入与平台全景
目标=Snapdragon机器人计算… · 硬件家族 · 软件栈概览
课程导入平台全景
02
Snapdragon机器人平台硬件架构
目标=SoC组成 · CPU/GPU/NPU/DSP异构计… · 内存与I/O接口
Snapdragon机器人平台硬件架…
03
机器人感知系统基础
目标=感知任务分类 · 传感器类型 · 数据流特征
机器人感知系统基…目标=感知任务分…
04
Snapdragon开发环境搭建
目标=Qualcomm Roboti… · Ubuntu与Yocto系统烧录 · 交叉编译工具链
Snapdragon开发环境搭建
05
Qualcomm AI Engine与SNPE入门
目标=AI Engine组成 · SNPE工具链 · 模型转换流程
QualcommAI
06
摄像头与视觉传感器接入
目标=MIPI CSI接口 · 摄像头模组选型 · V4L2驱动框架
摄像头视觉传感器接入
07
深度相机与3D感知集成
目标=ToF · 结构光 · 双目立体相机原理
深度相机3D感知集成
08
IMU与运动传感器集成
目标=IMU数据采集 · I2C/SPI接口配置 · 时间戳同步
IMU运动传感器集成
09
激光雷达与Snapdragon平台对接
目标=LiDAR类型与接口 · 以太网/USB连接 · ROS驱动移植
Snapdragon激光雷达
10
传感器时间同步与数据融合基础
目标=硬件触发 · PTP/gPTP · ROS时间同步机制
传感器时间同步数据融合基础
11
Snapdragon上的图像预处理加速
目标=GPU与DSP加速的图像去噪 · 畸变校正 · 色彩空间转换
Snapdragon上的图像预处理加…
12
基于SNPE的视觉感知模型部署
目标=目标检测 · 语义分割 · 姿态估计模型转换与量化
SNPE基于
13
Qualcomm Neural Processing SDK高级优化
目标=模型量化 · 层融合 · 混合精度
QualcommNeural
14
Snapdragon平台上的SLAM系统集成
目标=视觉SLAM · 视觉惯性SLAM算法选型 · 在CPU/GPU/NPU上的任务划分…
SnapdragonSLAM
15
点云处理与3D感知加速
目标=PCL/Open3D在Snap… · GPU加速的滤波 · 配准与分割
点云处理3D感知加速
16
多传感器融合感知架构
目标=卡尔曼滤波 · 粒子滤波 · 因子图优化在Snapdragon平台…
多传感器融合感知…目标=卡尔曼滤波
17
机器人感知中的深度学习推理流水线
目标=从摄像头采集到NPU推理再到后… · 使用GStreamer与ROS 2集…
机器人感知深度学习推理流水…
18
Snapdragon平台上的实时目标跟踪
目标=跟踪算法选型 · NPU加速的孪生网络跟踪 · 多目标跟踪与数据关联的工程实现
Snapdragon平台上的实时目标…
19
视觉里程计与VIO在Snapdragon上的实现
目标=特征提取 · 光流跟踪 · IMU预积分
VIOSnapdragon
20
感知系统的功耗与热管理
目标=Snapdragon功耗域 · 动态电压频率调整 · 热设计策略
感知系统的功耗热管理
21
基于Snapdragon的机器人导航感知
目标=障碍物检测 · 可通行区域分割 · 代价地图生成
Snapdragon基于
22
Snapdragon平台上的语音与音频感知
目标=麦克风阵列接入 · 语音唤醒 · 波束成形与语音识别在机器人交互中的集…
Snapdragon平台上的语音
23
感知系统功能安全与可靠性
目标=安全架构 · 冗余设计 · 故障检测与恢复
感知系统功能安全可靠性
24
Snapdragon平台上的感知数据记录与回放
目标=rosbag2 · 数据压缩 · 存储优化
Snapdragon平台上的感知数据…
25
感知系统性能评测与基准测试
目标=延迟 · 吞吐量 · 精度
感知系统性能评测基准测试
26
基于Snapdragon的机器人感知实战项目一
目标=自主移动机器人避障与导航 · 集成摄像头 · IMU与LiDAR
Snapdragon基于
27
基于Snapdragon的机器人感知实战项目二
目标=机械臂视觉抓取 · 集成深度相机与NPU推理 · 完成目标检测
Snapdragon基于
28
基于Snapdragon的机器人感知实战项目三
目标=多传感器融合的室外巡检机器人 · 融合GPS · IMU
Snapdragon基于
29
感知系统云端协同与OTA更新
目标=模型压缩与云端训练 · 边缘推理 · OTA升级机制
OTA感知系统云端协同
30
课程总结与前沿展望
目标=Snapdragon机器人平台… · 以及边缘AI · 多模态感知与机器人计算的发展趋势
课程总结前沿展望