01
课程导论
BEV感知演进 · 高精地图角色 · 融合必要性 · 学习路径
概览入门
02
BEV感知基础
透视→鸟瞰几何变换 · IPM逆透视 · BEV网格坐标
几何坐标
03
高精地图基础
图层结构 · 矢量/栅格地图 · OpenDRIVE标准
地图标准
04
传感器标定与坐标系对齐
相机-激光-IMU联合标定 · 外参 · 车身→全局坐标
标定坐标系
05
BEV特征提取
LSS深度估计与投影 · Transformer (BEVFormer)
特征LSS
06
高精地图矢量化
车道线检测拟合 · 道路拓扑 · 语义分割实例化
矢量化拓扑
07
融合策略（上）
基于规则：地图匹配 · 几何约束 · 时序一致性
规则匹配
08
融合策略（下）
基于学习：注意力融合 · 图神经网络 · 端到端
学习注意力
09
时序融合与状态估计
卡尔曼滤波 · BEV时序对齐 · 动态/静态协同
时序滤波
10
车道级定位
高精地图视觉定位 · 车道线匹配 · 粒子滤波
定位车道
11
Occupancy Network
占据网格预测 · 与高精地图互补 · 开放场景
占据网络
12
多模态融合
相机+激光+毫米波 · 特征级/决策级融合
多模态融合
13
数据标注与真值生成
BEV标注工具 · 高精地图标注 · 自动标注/伪标签
标注真值
14
仿真与数据增强
CARLA/DriveSim · BEV仿真 · 对抗样本生成
仿真增强
15
模型部署与优化
ONNX/TensorRT · 量化剪枝 · Orin/地平线适配
部署优化
16
OpenScene & NuScenes实战
数据集解析 · BEV可视化 · 高精地图融合评测
数据集实战
17
车道保持辅助 (LKAS)
BEV+高精地图车道线跟踪 · 横向控制指令
LKAS控制
18
自动泊车融合
环视鱼眼BEV · 停车位检测 · 泊车路径规划
泊车鱼眼
19
路口通行场景
路口拓扑 · 交通灯行人融合 · 决策规划
路口决策
20
高速公路领航 (NOA)
车道级导航 · 变道决策 · 地图预测与BEV校验
NOA领航
21
长尾问题
遮挡/恶劣天气/夜间 · 高精地图时效性更新
长尾鲁棒
22
在线更新与众包
BEV地图变化检测 · 增量更新 · 众包构建
众包更新
23
V2X与车路协同
路侧BEV感知 · 路侧高精地图 · 车-路-云协同
V2X协同
24
可解释性与安全
BEV注意力可视化 · 置信度估计 · 故障诊断
可解释安全
25
评测指标与Benchmark
mAP/NDS · 高精地图召回率 · 融合系统评测
评测指标
26
前沿研究
BEV+Occupancy+语言模型 · 隐式地图 · NeRF
前沿研究
27
工程实践（上）
代码架构 · 数据流水线 · 多进程/线程优化
工程优化
28
工程实践（下）
单元测试 · 集成测试 · CI/CD · 版本控制
测试CI/CD
29
行业案例解析
特斯拉 · Waymo · 华为 · 小鹏方案对比
行业案例
30
课程总结与未来展望
技术趋势 · 学习路径 · 开源社区与资源
总结展望