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19. 无人车完整实战：视觉模型、传感器融合和运动控制联调

共计 30 章节
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01
课程导论与整体架构
无人车系统组成 · 视觉感知 · 传感器融合
课程导论整体架构
02
开发环境搭建与工具链
ROS/ROS2 · 仿真器（如CARLA · Gazebo）
开发环境搭建工具链
03
视觉感知基础
相机模型 · 标定 · 图像预处理
视觉感知基础相机模型
04
视觉模型训练与部署
数据标注 · 训练流程 · 模型量化与TensorRT/ONNX…
视觉模型训练部署
05
传感器融合基础
多传感器（相机 · LiDAR · 雷达
传感器融合基础多传感器
06
传感器融合方法
卡尔曼滤波 · 扩展卡尔曼滤波 · 无迹卡尔曼滤波
传感器融合方法卡尔曼滤波
07
LiDAR与视觉融合
点云与图像的投影 · 目标级融合 · 特征级融合
LiDAR视觉融合
08
多传感器标定实战
相机-激光雷达联合标定 · 相机-IMU标定 · 雷达-相机标定的原理与工具使用
多传感器标定实战相机
09
运动控制基础
车辆运动学模型（自行车模型 · 阿克曼模型） · PID控制
运动控制基础车辆运动学模型
10
运动控制进阶
模型预测控制（MPC） · 线性二次调节器（LQR） · 横向与纵向控制解耦设计
运动控制进阶MPC
11
路径规划与轨迹生成
全局路径规划（A* · RRT） · 局部规划（DWA
路径规划轨迹生成
12
感知-规划-控制链路集成
从视觉检测到目标列表 · 融合状态估计 · 决策规划
感知规划
13
仿真联调实战
在CARLA/Gazebo中搭建无人… · 配置传感器 · 实现视觉模型
仿真联调实战CARLA/Gazebo
14
实车硬件平台搭建
传感器选型与安装 · 计算单元（工控机/Jetson） · 线控底盘接口
实车硬件平台搭建传感器选型
15
实时通信与中间件
ROS2话题/服务/动作 · DDS配置 · 数据序列化
实时通信间件
16
视觉模型在无人车中的实际应用
车道线检测 · 交通标志识别 · 行人/车辆检测
视觉模型无人车
17
传感器融合在无人车中的实际应用
多目标跟踪 · 障碍物融合 · 自车定位（GPS+IMU+视觉里程计…
传感器融合无人车
18
运动控制在无人车中的实际应用
路径跟踪 · 速度控制 · 紧急制动
运动控制无人车
19
联调中的时间同步与数据对齐
各传感器时间戳同步 · 延迟补偿 · 缓存与插值方法
联调时间同步
20
联调中的坐标系管理
全局坐标系 · 局部坐标系 · 车辆坐标系
联调坐标系管理
21
联调中的故障诊断与调试
常见问题（数据丢失 · 模型误检 · 控制振荡）
联调故障诊断
22
性能评估与指标
感知精度（mAP · IoU） · 融合精度（RMSE）
性能评估指标
23
安全性与冗余设计
传感器冗余 · 算法降级 · 功能安全（ISO 26262）
安全性冗余设计
24
案例实战
基于视觉的自动泊车系统联调 · 融合定位到路径规划与控制的完整实现
案例实战基于视觉的自动泊…
25
案例实战
城市道路无人车循迹与避障 · 融合雷达数据 · 动态规划与控制的联调
案例实战城市道路无人车循…
26
案例实战
高速公路无人车自适应巡航 · 融合测距 · 纵向控制与安全距离保持
案例实战高速公路无人车自…
27
常见问题与解决方案
视觉模型过拟合 · 融合发散 · 控制超调
常见问题解决方案
28
优化与加速
模型轻量化 · 融合算法简化 · 控制频率提升
优化加速
29
综合项目
从零搭建一个迷你无人车（仿真或实车） · 完成视觉感知 · 传感器融合
综合项目从零搭建一个迷你…
30
课程总结与进阶方向
回顾核心知识点 · 行业前沿（端到端自动驾驶 · 多模态大模型）
课程总结进阶方向