VIP9
本课程属于：071-自动泊车APA与AVP系统工程 智能汽车与新能源汽车工程 · 共 9 门相关课程，组合学习更完整。
查看所属VIP全部课程 →
← 返回所属目录 咨询 / 购买

泊车多传感器融合与车位检测工程

共计 30 章节
可可资料掘金营 · 点击在线试看
01
课程导入
目标=泊车场景痛点 · 多传感器融合价值 · 车位检测任务定义
课程导入目标=泊车场景痛…
02
传感器基础
目标=超声波雷达 · 毫米波雷达 · 环视摄像头
传感器基础目标=超声波雷达
03
坐标系与标定
目标=车辆坐标系 · 传感器坐标系 · 图像像素坐标系
坐标系标定
04
数据采集与同步
目标=ROS/ROS2数据流 · 时间戳对齐 · 硬件触发同步
数据采集同步
05
超声波车位检测
目标=回波特征 · 三角定位 · 车位边界估计
超声波车位检测目标=回波特征
06
环视鱼眼图像处理
目标=去畸变 · 透视变换 · 鸟瞰图生成
环视鱼眼图像处理目标=去畸变
07
视觉车位检测
目标=车位线检测 · 消失点估计 · 语义分割
视觉车位检测目标=车位线检测
08
毫米波雷达在泊车中的应用
目标=点云生成 · 目标聚类 · 静止障碍物检测
毫米波雷达泊车
09
激光雷达泊车感知
目标=点云预处理 · 地面分割 · 障碍物聚类
激光雷达泊车感知目标=点云预处理
10
多传感器融合架构
目标=前融合 · 后融合 · 混合融合
多传感器融合架构目标=前融合
11
融合算法基础
目标=卡尔曼滤波 · 扩展卡尔曼滤波 · 粒子滤波
融合算法基础目标=卡尔曼滤波
12
车位级融合检测
目标=多源车位线融合 · 超声波与视觉融合 · 雷达与视觉融合
车位级融合检测目标=多源车位线…
13
障碍物与可通行空间融合
目标=占据栅格地图 · 代价地图 · 动态障碍物跟踪
障碍物可通行空间融合
14
深度学习融合方法
目标=BEV感知 · Transformer融合 · 多任务学习
深度学习融合方法BEV
15
车位跟踪与状态估计
目标=多目标跟踪 · 车位ID管理 · 历史观测融合
车位跟踪状态估计
16
泊车地图构建
目标=局部语义地图 · 车位地图 · 记忆泊车
泊车地图构建目标=局部语义地…
17
典型泊车场景实战
目标=平行泊车 · 垂直泊车 · 斜列泊车
典型泊车场景实战目标=平行泊车
18
工程化数据集与标注
目标=数据采集规范 · 标注标准 · 难例挖掘
工程化数据集标注
19
模型训练与优化
目标=损失函数设计 · 类别不平衡 · 后处理
模型训练优化
20
嵌入式与实时性
目标=算力平台选型 · 内存带宽 · 推理加速
嵌入式实时性
21
功能安全与预期功能安全
目标=ISO 26262 · SOTIF · 失效模式分析
功能安全预期功能安全
22
测试与验证
目标=单元测试 · 仿真测试 · HIL测试
测试验证
23
常见问题与调试
目标=标定漂移 · 同步误差 · 误检漏检
常见问题调试
24
案例研究一
目标=基于超声波与环视的自动泊车系统…
案例研究一目标=基于超声波
25
案例研究二
目标=基于毫米波雷达与视觉融合的泊车…
案例研究二目标=基于毫米波…
26
案例研究三
目标=基于激光雷达与BEV感知的记忆…
案例研究三BEV
27
综合实战项目
目标=从数据采集 · 标定 · 融合
综合实战项目目标=从数据采集
28
性能评估与对比
目标=不同传感器组合 · 不同融合策略 · 不同算法在精度
性能评估对比
29
前沿趋势
目标=端到端自动驾驶 · 大模型与泊车感知 · 4D毫米波雷达
前沿趋势目标=端到端自动…
30
课程总结与提升
目标=知识体系回顾 · 工程最佳实践 · 职业发展路径
课程总结提升