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自动驾驶感知融合：障碍物与车道线目标关联实战

📚 共计 30 章节

课程导论：为什么需要关联？

障碍物与车道线的时空关系

坐标系基础

世界坐标系、车辆坐标系、传感器坐标系

传感器标定

相机与激光雷达的外参标定原理

标定传感器

车道线检测输出

多项式曲线、采样点、置信度

检测车道线

障碍物检测输出

3D BBox、速度、类别、ID

检测障碍物

数据关联核心

匈牙利算法与代价矩阵

几何关联：基于距离

基于距离的关联策略

几何关联：基于IoU

基于IoU的关联策略

利用车道线类型与障碍物类别

运动学关联

利用速度与航向角预测

多模态融合

视觉+激光雷达的关联增强

融合多模态

时间序列关联

基于卡尔曼滤波的跟踪

构建局部地图与障碍物拓扑

车道级定位

将障碍物投影到车道线上

计算障碍物到车道线的横向距离

计算障碍物沿车道线的纵向位置

车道变更检测

通过关联判断目标是否变道

关联丢失时的预测与恢复

多目标关联

处理多个障碍物与多条车道线

多目标复杂

设计综合代价函数

如何确定关联成功与否

核心关联算法代码实战

快速验证关联逻辑

将关联模块部署到ROS节点

数据集制作

标注障碍物与车道线的关联关系

关联准确率、召回率、F1-score

误关联、漏关联的排查方法

实时性提升与内存管理

城市道路、高速、匝道

关联模块在自动驾驶架构中的位置