VIP20
本课程属于：032-NVIDIA Jetson边缘AI推理部署 嵌入式边缘AI与TinyML · 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

18. Jetson机器人感知：摄像头、IMU与目标检测协同

共计 30 章节
点击此处阅读海量试读课程：100+行业、1000+细分领域
01
课程导入
学习目标 · 核心概念 · 整体框架
课程导入学习目标
02
Jetson平台与开发环境
Jetson系列硬件介绍 · JetPack SDK安装 · Python与ROS环境配置
Jetson平台
03
摄像头基础
摄像头类型（USB · CSI · GMSL）
摄像头基础USB
04
摄像头在Jetson上的使用
使用OpenCV · GStreamer · v4l2读取摄像头
Jetson摄像头
05
IMU基础
IMU工作原理（加速度计 · 陀螺仪 · 磁力计）
IMU工作原理
06
IMU在Jetson上的读取
使用I2C/SPI接口读取IMU数据 · 常用IMU模块（如MPU6050 · BMI088）
IMUJetson
07
传感器时间同步
时间戳概念 · 硬件同步与软件同步 · ROS中的时间同步机制（messag…
传感器时间同步时间戳概念
08
目标检测基础
目标检测任务定义 · 常用算法（YOLO · SSD
目标检测基础目标检测任务定义
09
Jetson上的目标检测部署
使用TensorRT加速 · ONNX模型转换 · DeepStream框架
Jetson上的目标检测部署
10
摄像头与目标检测协同
图像采集与检测流程 · ROI提取 · 检测结果与图像坐标映射
摄像头目标检测协同
11
IMU与目标检测协同
利用IMU进行运动补偿 · 稳定检测框 · 辅助跟踪
IMU目标检测协同
12
传感器融合基础
多传感器融合概念 · 卡尔曼滤波 · 扩展卡尔曼滤波
传感器融合基础多传感器融合概念
13
摄像头与IMU融合（视觉惯性里程计）
VIO原理 · IMU预积分 · 视觉特征跟踪
IMU摄像头
14
目标检测与IMU融合的实战
基于检测结果与IMU数据实现目标跟踪 · 预测目标运动 · 动态避障
IMU目标检测
15
ROS机器人感知框架
ROS节点 · 话题 · 服务
ROS机器人感知框架
16
ROS中的摄像头与IMU集成
编写ROS驱动节点 · 发布图像和IMU数据 · 使用rqt可视化
ROSIMU
17
ROS中的目标检测集成
将YOLO封装为ROS节点 · 发布检测结果（边界框 · 类别
ROS目标检测集成
18
案例实战
基于Jetson的移动机器人目标跟随 · IMU辅助稳定 · 实现跟随控制
案例实战Jetson
19
案例实战
基于Jetson的自主避障 · 实现障碍物检测与规避
案例实战Jetson
20
案例实战
基于Jetson的视觉惯性导航 · 并集成目标检测
案例实战Jetson
21
性能优化
Jetson上的CPU/GPU资源管… · 模型量化与剪枝 · 多线程流水线
性能优化Jetson
22
常见问题与调试
摄像头图像异常 · IMU数据漂移 · 检测精度低
常见问题调试
23
传感器标定实战
使用OpenCV标定摄像头 · 使用imu_utils标定IMU · 联合标定（cam-imu）工具与流程
传感器标定实战OpenCV
24
深度学习模型训练与转换
在PC上训练YOLO模型 · 导出ONNX · 转换为TensorRT引擎
深度学习模型训练转换
25
多传感器数据融合进阶
使用EKF/UKF融合IMU与视觉检… · 提高目标状态估计精度
多传感器数据融合…EKF/UKF
26
机器人操作系统进阶
使用ROS2与Jetson · 实时性配置 · DDS通信
机器人操作系统进…ROS2
27
综合项目设计
设计一个完整的机器人感知系统 · 要求融合摄像头 · IMU与目标检测
综合项目设计设计一个完整的机…
28
项目实战与调试
从需求分析 · 硬件选型 · 软件架构
项目实战调试
29
前沿拓展
基于深度学习的视觉惯性融合 · 事件相机 · 多模态感知
前沿拓展基于深度学习的视…
30
课程总结与进阶路径
回顾核心知识点 · 推荐学习资源 · 规划后续学习方向（如SLAM
课程总结进阶路径