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1. 无人车视觉导航项目：摄像头感知、路径判断和运动控制

共计 30 章节
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01
课程导入
无人车视觉导航的整体概念 · 应用场景 · 课程目标与学习路径
课程导入无人车视觉导航的…
02
环境搭建
Python · OpenCV · NumPy
环境搭建Python
03
摄像头基础
摄像头成像原理 · 内参外参 · 畸变模型与标定方法
摄像头基础摄像头成像原理
04
图像采集与预处理
图像读取 · 灰度化 · 滤波
图像采集预处理
05
颜色空间与阈值分割
RGB · HSV · LAB等颜色空间转换
颜色空间阈值分割
06
车道线检测基础
边缘检测（Canny） · 霍夫变换（Hough）实现直线检测 · 并提取车道线
车道线检测基础Canny
07
车道线拟合与跟踪
滑动窗口 · 多项式拟合 · 车道线置信度评估与连续帧跟踪
车道线拟合跟踪
08
路径判断基础
基于车道线的车辆横向偏移 · 曲率半径计算 · 以及转向决策逻辑
路径判断基础基于车道线的车辆…
09
障碍物检测入门
基于颜色 · 深度或运动信息的障碍物识别方法 · 如YOLO
障碍物检测入门基于颜色
10
视觉测距与深度估计
单目视觉的几何测距 · 双目视觉的视差原理与深度图生成
视觉测距深度估计
11
运动控制基础
PID控制原理 · 转向与速度控制模型 · 以及差速驱动与阿克曼转向的区别
运动控制基础PID
12
视觉-控制接口
将视觉感知结果（如车道线 · 障碍物位置）转换为控制指令的流程与数…
视觉控制接口
13
仿真环境实战
在Gazebo · CARLA或Webots中搭建无人车… · 进行视觉导航仿真
仿真环境实战Gazebo
14
真实小车实战
使用树莓派 · Jetson Nano等平台 · 连接摄像头与电机驱动
真实小车实战使用树莓派
15
路径规划入门
全局路径规划（A* · RRT）与局部路径规划（DWA · TEB）在视觉导航中的应用
路径规划入门全局路径规划
16
视觉导航中的坐标系变换
相机坐标系 · 车辆坐标系 · 世界坐标系的转换与标定
视觉导航坐标系变换
17
多传感器融合
摄像头与IMU · 编码器 · 激光雷达的融合方法
多传感器融合IMU
18
深度学习视觉感知
使用CNN进行车道线分割 · 目标检测与语义分割 · 如U-Net
深度学习视觉感知CNN
19
模型训练与部署
数据集准备 · 标注工具 · 模型训练
模型训练部署
20
端到端视觉导航
模仿学习或强化学习直接由图像生成控制… · 如NVIDIA DAVE-2
端到端视觉导航模仿学习或强化学…
21
鲁棒性提升
光照变化 · 阴影 · 雨天等复杂环境下的图像增强与自适应算…
鲁棒性提升光照变化
22
实时性优化
图像处理流水线加速 · 多线程 · GPU加速
实时性优化图像处理流水线加…
23
故障诊断与调试
常见问题（如摄像头失焦 · 车道线丢失 · 控制震荡）的排查与解决
故障诊断调试
24
安全与伦理
无人车视觉导航的安全标准 · 失效保护机制与伦理考量
安全伦理
25
项目实战
从零搭建一个完整的视觉导航无人车 · 包括硬件选型 · 软件架构
项目实战从零搭建一个完整…
26
性能评估
导航精度 · 响应时间 · 稳定性等指标的定义与测试方法
性能评估导航精度
27
案例解析
分析经典视觉导航项目（如F1TENT… · MIT Racecar）的架构与代码
案例解析F1TENT
28
前沿拓展
视觉Transformer · BEV感知 · 鸟瞰视图在无人车导航中的最新进展
前沿拓展Transformer
29
综合练习
设计一个包含弯道 · 十字路口 · 障碍物的赛道
综合练习设计一个包含弯道
30
课程总结与进阶
回顾核心知识点 · 推荐学习资源 · 规划后续进阶方向（如自动驾驶全栈）
课程总结进阶