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11. Edge AI边缘机器人感知：IMU、距离传感器与视觉模型

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 边缘AI与机器人感知的总体框架
课程导入学习目标
02
边缘AI基础
边缘计算概念 · 边缘设备选型（如Jetson · Raspberry Pi）
AI边缘
03
机器人感知系统概述
感知任务分类（定位 · 建图 · 避障
机器人感知系统概…感知任务分类
04
IMU传感器原理
加速度计 · 陀螺仪 · 磁力计的工作原理与测量模型
IMU传感器原理
05
IMU数据预处理
校准方法（零偏 · 尺度因子 · 轴对齐）
IMU数据预处理
06
IMU姿态解算
欧拉角 · 四元数 · 旋转矩阵
IMU姿态解算
07
IMU航迹推算
积分原理 · 误差累积问题 · 零速更新（ZUPT）技术
IMU航迹推算
08
距离传感器类型
超声波 · 红外 · 激光雷达（LiDAR）
距离传感器类型超声波
09
距离传感器数据处理
噪声滤除 · 异常值剔除 · 多传感器测距融合
距离传感器数据处…噪声滤除
10
激光雷达SLAM基础
2D/3D点云表示 · 占据栅格地图 · ICP配准简介
SLAM激光雷达
11
视觉传感器与模型
相机模型 · 标定 · 图像特征（ORB
视觉传感器模型
12
视觉深度估计
单目/双目深度估计 · 深度相机（RGB-D）原理与点云生成
视觉深度估计单目
13
传感器融合基础
卡尔曼滤波（KF） · 扩展卡尔曼滤波（EKF）原理与实现
传感器融合基础KF
14
多传感器融合进阶
无迹卡尔曼滤波（UKF） · 粒子滤波（PF）及在机器人定位中的应…
多传感器融合进阶UKF
15
边缘AI推理优化
模型量化（INT8） · 剪枝 · TensorRT部署
AI边缘
16
边缘端视觉模型部署
YOLO在边缘设备上的实时目标检测实…
边缘端视觉模型部…YOLO
17
IMU+视觉融合
视觉惯性里程计（VIO）原理 · 初始化 · 紧耦合与松耦合
IMU+视觉融合
18
IMU+激光雷达融合
激光惯性里程计（LIO）原理 · 点云畸变校正
IMU+激光雷达融合
19
距离传感器+视觉融合
避障与导航中的深度图与激光点云融合策…
距离传感器+视觉…避障
20
边缘机器人定位实战
基于EKF融合IMU · 里程计和激光雷达的机器人定位
边缘机器人定位实…EKF
21
边缘机器人建图实战
使用Cartographer或ORB…
边缘机器人建图实…Cartographer
22
边缘机器人避障实战
基于超声波/ToF和视觉的实时避障系…
边缘机器人避障实…ToF
23
边缘机器人目标跟踪实战
基于视觉模型和距离传感器的目标跟踪与…
边缘机器人目标跟…基于视觉模型
24
边缘AI性能评估
延迟 · 吞吐量 · 功耗
AI边缘
25
常见问题与调试
传感器噪声 · 时间同步 · 坐标系标定
常见问题调试
26
边缘机器人感知系统架构
模块化设计 · ROS/ROS2集成 · 数据流管理
边缘机器人感知系…模块化设计
27
案例研究
室内服务机器人感知系统完整实现（IM…
案例研究IM
28
案例研究
无人机自主避障感知系统（IMU+视觉…
案例研究IMU+
29
综合项目
设计一个边缘AI机器人感知系统 · 完成从传感器选型到部署的全流程
综合项目AI
30
课程总结与进阶方向
边缘AI感知前沿（事件相机 · 神经形态计算） · 学习资源与职业发展建议
课程总结进阶方向