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路侧感知与车端融合工程

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=路侧感知与车端融合工程的学习目… · 核心概念 · 整体框架与产业背景
课程导入目标=路侧感知
02
基础知识
目标=智能交通系统 · 车路协同 · 自动驾驶分级
基础知识目标=智能交通系…
03
路侧感知系统概述
目标=路侧感知的定义 · 组成 · 部署形态
路侧感知系统概述目标=路侧感知的…
04
车端感知系统概述
目标=车载摄像头 · 毫米波雷达 · 激光雷达
车端感知系统概述目标=车载摄像头
05
传感器原理与选型
目标=路侧与车端常用传感器的物理原理 · 性能指标 · 选型依据与成本考量
传感器原理选型
06
路侧感知数据采集
目标=相机标定 · 雷达标定 · 时间同步
路侧感知数据采集目标=相机标定
07
车端感知数据采集
目标=车载数据采集架构 · ROS/ROS2 · CAN总线
车端感知数据采集目标=车载数据采…
08
目标检测基础
目标=2D/3D目标检测 · 经典算法 · 深度学习模型与路侧车端差异
目标检测基础D/3D
09
目标跟踪基础
目标=多目标跟踪 · 卡尔曼滤波 · 匈牙利算法
目标跟踪基础目标=多目标跟踪
10
路侧感知算法
目标=路侧视角下的检测 · 跟踪 · 分类
路侧感知算法目标=路侧视角下…
11
车端感知算法
目标=车载视角下的检测 · 跟踪 · 可行驶区域
车端感知算法目标=车载视角下…
12
多传感器融合基础
目标=数据级 · 特征级 · 决策级融合
多传感器融合基础目标=数据级
13
路侧多传感器融合
目标=路侧相机与雷达融合 · 多路侧单元融合 · 标定与坐标统一
路侧多传感器融合目标=路侧相机
14
车端多传感器融合
目标=车端相机 · 雷达 · 激光雷达融合
车端多传感器融合目标=车端相机
15
路侧与车端融合架构
目标=车路云一体化架构 · 边缘计算 · 云端协同与通信链路
路侧车端融合架构
16
通信与协同
目标=V2X · DSRC · C-V2X
通信协同
17
时间同步与空间对齐
目标=GPS/PTP时间同步 · 坐标系统一 · 外参标定与动态校准
时间同步空间对齐
18
融合感知算法
目标=贝叶斯滤波 · 粒子滤波 · 多源信息融合
融合感知算法目标=贝叶斯滤波
19
路侧感知与车端融合的数据关联
目标=目标匹配 · 航迹关联 · 匈牙利算法与JPDA
路侧感知车端融合的数据关…
20
融合感知中的不确定性
目标=传感器噪声 · 遮挡 · 误检
融合感知不确定性
21
案例实战一
目标=城市路口路侧感知与车端融合系统…
案例实战一目标=城市路口路…
22
案例实战二
目标=高速公路车路协同融合感知与预警…
案例实战二目标=高速公路车…
23
案例实战三
目标=基于路侧感知的盲区预警与车端融…
案例实战三目标=基于路侧感…
24
案例实战四
目标=园区低速自动驾驶中的路侧与车端…
案例实战四目标=园区低速自…
25
常见问题与调试
目标=标定误差 · 时间不同步 · 通信丢包
常见问题调试
26
性能评估与测试
目标=感知精度 · 召回率 · 时延
性能评估测试
27
工程化与部署
目标=边缘计算平台 · 模型压缩 · 实时性优化
工程化部署
28
安全与合规
目标=功能安全 · 预期功能安全 · 数据隐私
安全合规
29
综合提升
目标=多模态大模型 · 端到端自动驾驶 · 车路云一体化发展趋势
综合提升目标=多模态大模…
30
课程总结与项目答辩
目标=知识体系回顾 · 项目实践总结 · 未来学习路径与职业发展
课程总结项目答辩