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Camera-LiDAR-Radar融合感知工程

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=融合感知的定义 · 发展历程 · 在自动驾驶与机器人中的价值
课程导入目标=融合感知的…
02
传感器基础
目标=Camera · LiDAR · Radar的物理原理
传感器基础Camera
03
相机模型与标定
目标=针孔模型 · 畸变模型 · 内参外参标定
相机模型标定
04
LiDAR原理与标定
目标=TOF测距 · 扫描机制 · 点云特性
LiDAR原理
05
Radar原理与标定
目标=FMCW调制 · 距离速度角度测量 · 4D成像雷达
Radar原理
06
多传感器时空同步
目标=时间戳对齐 · 硬件触发 · 软件同步
多传感器时空同步目标=时间戳对齐
07
坐标系与空间对齐
目标=世界坐标系 · 传感器坐标系 · 刚体变换
坐标系空间对齐
08
数据预处理
目标=图像去噪与增强 · 点云滤波与分割 · Radar点云聚类
数据预处理目标=图像去噪
09
特征提取与表示
目标=图像CNN特征 · 点云PointNet系列 · Radar特征
特征提取表示
10
融合层级概述
目标=数据级融合 · 特征级融合 · 决策级融合
融合层级概述目标=数据级融合
11
数据级融合
目标=像素级与点级融合 · 点云投影到图像 · 图像深度补全
数据级融合目标=像素级
12
特征级融合
目标=早期融合 · 中期融合 · 晚期融合
特征级融合目标=早期融合
13
决策级融合
目标=目标级融合 · 航迹关联 · 贝叶斯融合
决策级融合目标=目标级融合
14
深度学习融合方法
目标=多模态 backbone · 跨模态注意力 · 对比学习
深度学习融合方法backbone
15
目标检测融合实战
目标=Camera-LiDAR融合检… · Camera-Radar融合检测 · BEV融合检测
目标检测融合实战Camera-LiDAR
16
语义分割融合实战
目标=多模态语义分割 · 点云语义分割 · Radar辅助分割
语义分割融合实战目标=多模态语义…
17
目标跟踪融合实战
目标=多目标跟踪 · 卡尔曼滤波 · 匈牙利匹配
目标跟踪融合实战目标=多目标跟踪
18
3D场景理解与占据预测
目标=BEV感知 · Occupancy网络 · 多模态占据融合
3D场景理解占据预测
19
SLAM与定位中的融合
目标=视觉里程计 · LiDAR里程计 · Radar里程计
SLAM定位
20
数据集与评测
目标=KITTI · nuScenes · Waymo
数据集评测
21
工程部署与优化
目标=模型压缩 · 量化 · 剪枝
工程部署优化
22
鲁棒性与安全
目标=恶劣天气 · 传感器失效 · 对抗攻击
鲁棒性安全
23
常见问题与调试
目标=标定误差 · 时间不同步 · 外参漂移
常见问题调试
24
案例实战一
目标=城市道路多传感器融合感知系统设…
案例实战一目标=城市道路多…
25
案例实战二
目标=高速公路Radar-Camer…
案例实战二Radar-Camer
26
案例实战三
目标=园区低速无人车LiDAR-Ca…
案例实战三LiDAR-Ca
27
案例实战四
目标=多模态融合感知在机器人抓取与操…
案例实战四目标=多模态融合…
28
前沿进展
目标=端到端自动驾驶 · 大模型与多模态感知 · 神经辐射场
前沿进展目标=端到端自动…
29
综合项目
目标=从传感器选型 · 标定 · 融合算法到部署的完整项目实战与报告撰…
综合项目目标=从传感器选…
30
课程总结与提升
目标=知识体系回顾 · 能力自评 · 进阶学习路线
课程总结提升