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17. 无人车教学项目：从视觉识别到自动行驶演示

共计 30 章节
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01
课程导入
无人车项目整体目标 · 学习路径 · 所需软硬件环境与最终演示效果预览
课程导入无人车项目整体目…
02
无人车系统架构
感知 · 决策 · 控制三大模块的职责划分与数据流关系
无人车系统架构感知
03
视觉识别基础
图像采集 · 颜色空间（RGB/HSV） · 图像预处理（灰度化
视觉识别基础图像采集
04
车道线检测方法
基于颜色阈值 · Canny边缘检测与霍夫变换提取车道…
车道线检测方法基于颜色阈值
05
目标检测入门
使用预训练模型（如YOLO或SSD）… · 行人 · 交通标志的基本方法
目标检测入门YOLO
06
视觉定位与坐标转换
从像素坐标到车辆坐标系的转换原理 · 以及逆透视变换（IPM）的应用
视觉定位坐标转换
07
传感器融合简介
摄像头与超声波/红外传感器在近距离避…
传感器融合简介摄像头
08
决策控制基础
PID控制器原理 · 转向与速度控制的基本实现
决策控制基础PID
09
路径规划入门
基于车道线的目标路径生成 · 以及简单避障路径规划方法
路径规划入门基于车道线的目标…
10
ROS基础
ROS/ROS2环境搭建 · 话题通信 · 节点编写与可视化工具（rviz）的使…
ROSROS/ROS2
11
仿真环境搭建
使用Gazebo或Webots搭建无… · 配置摄像头传感器
仿真环境搭建Gazebo
12
数据集准备与标注
采集真实/仿真图像 · 使用LabelImg或Roboflo…
数据集准备标注
13
模型训练与调优
基于TensorFlow/PyTor… · 并评估性能
模型训练调优
14
模型部署与推理优化
将训练好的模型部署到Jetson N… · 使用TensorRT/OpenVIN…
模型部署推理优化
15
车道线检测实战
编写代码实现从摄像头图像中实时提取车… · 并绘制在图像上
车道线检测实战编写代码实现从摄…
16
目标检测实战
实现车辆/行人检测 · 并输出边界框与类别标签
目标检测实战实现车辆
17
自动行驶控制实战
根据车道线偏移量计算转向角 · 使用PID控制车辆沿车道行驶
自动行驶控制实战根据车道线偏移量…
18
避障功能实战
结合视觉检测与超声波传感器 · 实现障碍物检测与停车/绕行策略
避障功能实战结合视觉检测
19
交通标志识别实战
训练分类器识别限速 · 停止等标志 · 并控制车辆减速或停车
交通标志识别实战训练分类器识别限…
20
完整演示流程
从启动系统 · 视觉识别 · 决策控制到自动行驶的端到端集成与调试
完整演示流程从启动系统
21
常见问题与调试技巧
摄像头标定误差 · 光照变化 · 模型过拟合
常见问题调试技巧
22
性能评估与优化
评估系统实时性 · 准确率 · 稳定性
性能评估优化
23
安全与伦理
无人车安全机制 · 紧急制动 · 人机交互界面设计及伦理考量
安全伦理
24
项目扩展
添加红绿灯识别 · 多车道切换 · 自动泊车等进阶功能
项目扩展添加红绿灯识别
25
课程总结与考核
回顾核心知识点 · 完成综合项目报告与演示答辩
课程总结考核
26
实战项目
从零搭建一台小型无人车（硬件选型 · 组装 · 电路连接）
实战项目从零搭建一台小型…
27
实战项目
在仿真环境中完成车道线检测与自动行驶…
实战项目仿真环境
28
实战项目
将仿真模型迁移到实体车 · 进行真实环境测试与参数调整
实战项目将仿真模型迁移到…
29
综合提升
融合深度学习与传统视觉 · 设计鲁棒的无人车感知系统
综合提升融合深度学习
30
综合提升
探索端到端自动驾驶（行为克隆）方法 · 并对比模块化方案的优劣
综合提升探索端到端自动驾…