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LiDAR点云分割检测与SLAM三维感知

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · LiDAR三维感知技术概览与应用场景
课程导入学习目标
02
LiDAR传感器原理
机械式 · 固态 · MEMS等类型
LiDAR传感器原理
03
点云数据表示与预处理
点云格式 · 体素化 · 降采样
点云数据表示预处理
04
点云特征提取
法向量 · 曲率 · FPFH
点云特征提取法向量
05
点云配准基础
ICP及其变体 · NDT算法原理与实现 · 粗配准与精配准流程
点云配准基础ICP
06
点云分割基础
区域生长 · 欧式聚类 · RANSAC平面分割等经典方法
点云分割基础区域生长
07
基于深度学习的点云分割
PointNet · PointNet++ · PointTransformer等网…
基于深度学习的点…PointNet
08
点云语义分割实战
SemanticKITTI数据集 · 训练流程 · 评估指标（mIoU等）
点云语义分割实战SemanticKITT…
09
点云实例分割
Mask3D · PointGroup等算法 · 实例分割与语义分割的区别
点云实例分割Mask3D
10
点云目标检测基础
3D边界框表示 · IoU计算 · NMS在3D中的应用
点云目标检测基础3D边界框表示
11
基于体素的目标检测
VoxelNet · SECOND · CenterPoint等算法
基于体素的目标检…VoxelNet
12
基于点/柱的目标检测
PointPillars · PointRCNN等算法
基于点柱的目标检测
13
基于Transformer的目标检测
3DETR · Voxel Transformer等…
Transformer基于
14
目标检测实战
KITTI数据集 · 训练与评估 · 可视化与调参技巧
目标检测实战KITTI
15
SLAM基础
SLAM问题定义 · 传感器模型 · 里程计与建图的关系
SLAM问题定义
16
LiDAR里程计
基于特征匹配的LOAM · 基于直接法的ICP/NDT里程计
LiDAR里程计
17
图优化SLAM
位姿图构建 · g2o/GTSAM优化库 · 回环检测与图优化
SLAM图优化
18
LiDAR SLAM系统
LOAM · LEGO-LOAM · LIO-SAM等经典系统解析
LiDARSLAM
19
LiDAR-惯性融合
IMU预积分 · LIO-SAM · FAST-LIO等紧耦合方法
LiDAR惯性融合
20
多传感器融合SLAM
LiDAR+相机+IMU融合 · 标定与同步问题
SLAM多传感器融合
21
回环检测与重定位
基于点云描述子（Scan Conte…
回环检测重定位
22
建图与地图表示
栅格地图 · 八叉树地图 · TSDF
建图地图表示
23
SLAM实战
使用LIO-SAM或FAST-LIO… · 调参与评估
SLAMLIO-SAM
24
点云分割与SLAM结合
语义SLAM · 动态物体去除 · 语义地图构建
SLAM点云分割
25
点云检测与SLAM结合
目标检测辅助SLAM · 动态目标跟踪与建图
SLAM点云检测
26
三维感知中的常见问题
点云稀疏性 · 遮挡 · 计算效率
三维感知常见问题
27
性能优化与部署
点云加速库（Open3D · PCL） · GPU加速
性能优化部署
28
综合实战项目
基于LiDAR的室内/室外三维感知系… · 集成分割 · 检测与SLAM
综合实战项目LiDAR
29
前沿趋势
基于神经辐射场（NeRF）的三维感知 · 自监督学习 · 大模型在点云中的应用
前沿趋势NeRF
30
课程总结与进阶路径
知识体系回顾 · 推荐与开源项目 · 职业发展建议
课程总结进阶路径