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车路云协同感知时空融合工程

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=车路云协同感知的定义 · 发展背景 · 时空融合工程的目标与整体知识框架
课程导入目标=车路云协同…
02
智能交通与自动驾驶基础
目标=自动驾驶分级 · 车路协同概念 · 云控平台作用
智能交通自动驾驶基础
03
车路云系统架构
目标=车端 · 路侧 · 云端三层架构
车路云系统架构目标=车端
04
感知传感器基础
目标=摄像头 · 激光雷达 · 毫米波雷达
感知传感器基础目标=摄像头
05
时空基准与坐标系统
目标=世界坐标 · 车体坐标 · 传感器坐标
时空基准坐标系统
06
多源传感器标定
目标=内参标定 · 外参标定 · 联合标定
多源传感器标定目标=内参标定
07
时间同步与空间对齐
目标=硬件同步 · 软件同步 · PTP/
时间同步空间对齐
08
单车感知与目标检测
目标=2D/3D目标检测 · 语义分割 · 实例分割
单车感知目标检测
09
路侧感知系统
目标=路侧相机与雷达部署 · 边缘计算单元 · 路侧感知算法与盲区补全
路侧感知系统目标=路侧相机
10
云端感知与全局融合
目标=云平台数据汇聚 · 分布式计算 · 全局目标管理
云端感知全局融合
11
车路云通信技术
目标=DSRC · C-V2X · 5G
车路云通信技术DSRC
12
时空融合基本方法
目标=卡尔曼滤波 · 扩展卡尔曼滤波 · 粒子滤波
时空融合基本方法目标=卡尔曼滤波
13
多目标跟踪与数据关联
目标=匈牙利算法 · JPDA · GM-PHD
多目标跟踪数据关联
14
多源异构数据融合
目标=特征级融合 · 决策级融合 · 深度学习融合
多源异构数据融合目标=特征级融合
15
协同感知中的时空对齐
目标=动态目标时空对齐 · 运动补偿 · 延迟补偿
协同感知时空对齐
16
车路云协同定位
目标=GNSS/RTK · 视觉里程计 · 激光SLAM
车路云协同定位GNSS/RTK
17
高精地图与动态环境
目标=高精地图构建 · 语义地图 · 众包更新
高精地图动态环境
18
边缘计算与云边协同
目标=任务卸载 · 计算资源调度 · 边缘缓存
边缘计算云边协同
19
协同感知数据集与仿真
目标=DAIR-V2X · Rope3D · V2X-Sim
协同感知数据集仿真
20
典型场景实战
目标=交叉路口协同感知 · 高速公路合流区 · 隧道与遮挡场景
典型场景实战目标=交叉路口协…
21
系统集成与工程部署
目标=硬件选型 · 软件框架 · ROS/ROS2
系统集成工程部署
22
功能安全与信息安全
目标=ISO 26262 · SOTIF · 预期功能安全
功能安全信息安全
23
性能评价与测试验证
目标=感知精度 · 时延 · 鲁棒性
性能评价测试验证
24
常见问题与调优
目标=时间不同步 · 标定漂移 · 通信丢包
常见问题调优
25
前沿技术进展
目标=端到端协同感知 · 大模型与多模态融合 · 车路云一体化
前沿技术进展目标=端到端协同…
26
项目案例一
目标=城市路口车路云协同感知系统设计…
项目案例一目标=城市路口车…
27
项目案例二
目标=高速公路多车协同感知与云端全局…
项目案例二目标=高速公路多…
28
项目案例三
目标=基于真实数据集的时空融合算法复…
项目案例三目标=基于真实数…
29
综合提升
目标=从需求分析到系统架构 · 算法选型 · 工程落地与项目管理的完整方法论
综合提升目标=从需求分析…
30
课程总结与展望
目标=知识体系回顾 · 核心能力自评 · 未来研究方向与职业发展路径
课程总结目标=知识体系回…