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Autoware感知与多传感器融合

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · Autoware整体架构与感知模块定…
课程导入学习目标
02
自动驾驶感知基础
传感器类型（相机 · 激光雷达 · 毫米波雷达
自动驾驶感知基础传感器类型
03
坐标系与标定基础
传感器坐标系 · 车辆坐标系 · 世界坐标系
坐标系标定基础
04
Autoware环境搭建
系统要求 · ROS2安装 · Autoware源码编译
Autoware环境搭建
05
Autoware感知模块总览
感知流水线（检测 · 分类 · 跟踪
Autoware感知模块总览
06
激光雷达点云处理
点云滤波（体素滤波 · 直通滤波 · 离群点移除）
激光雷达点云处理点云滤波
07
3D目标检测基础
基于深度学习的点云检测方法（Poin… · VoxelNet · CenterPoint）在Autow…
3D目标检测基础Poin
08
相机目标检测
2D检测（YOLO · Faster R-CNN）与3D检测… · SMOKE）在Autoware中的使…
相机目标检测YOLO
09
毫米波雷达数据处理
雷达点云特性 · 目标检测与聚类 · 多普勒速度估计
毫米波雷达数据处…雷达点云特性
10
多传感器时间同步
时间戳对齐 · 硬件同步方案 · 软件同步（消息过滤器）在Autowa…
多传感器时间同步时间戳对齐
11
多传感器空间同步
外参标定工具（Autoware Ca… · 联合标定流程与精度评估
多传感器空间同步Autoware
12
目标关联与匹配
匈牙利算法 · 最近邻 · 全局最近邻（GNN）
目标关联匹配
13
多传感器融合框架
早期融合 · 中期融合 · 晚期融合策略对比
多传感器融合框架早期融合
14
Autoware感知融合实现
基于ROS2的融合节点设计 · 话题订阅与发布 · 融合逻辑（如激光雷达与相机融合）
Autoware感知融合实现
15
目标跟踪基础
卡尔曼滤波 · 扩展卡尔曼滤波（EKF） · 无迹卡尔曼滤波（UKF）在目标跟踪中…
目标跟踪基础卡尔曼滤波
16
多目标跟踪（MOT）
基于检测的跟踪（TBD） · 轨迹管理 · ID分配与生命周期管理
MOT多目标跟踪
17
Autoware中的跟踪模块
基于EKF的融合跟踪 · 多传感器目标状态估计（位置 · 速度
Autoware跟踪模块
18
语义分割与可行驶区域
基于点云和图像的语义分割（Range… · PointNet++ · DeepLab）在Autoware中…
语义分割可行驶区域
19
障碍物检测与分类
动态障碍物与静态障碍物识别 · 类别（车辆 · 行人
障碍物检测分类
20
车道线检测与融合
基于相机和激光雷达的车道线检测 · 车道模型拟合与融合
车道线检测融合
21
高精地图与定位融合
Autoware中的地图加载 · NDT定位 · 与感知结果的融合
高精地图定位融合
22
感知性能评估
检测精度（mAP · IoU） · 跟踪精度（MOTA
感知性能评估mAP
23
实战案例
使用Autoware进行单传感器感知…
实战案例Autoware
24
实战案例
激光雷达与相机融合目标检测与跟踪的实…
实战案例激光雷达
25
实战案例
多传感器融合在复杂场景（雨雾 · 夜间 · 遮挡）下的性能优化
实战案例多传感器融合
26
常见问题与调试
标定误差 · 时间不同步 · 检测漏检误检
常见问题调试
27
性能优化与部署
模型量化 · TensorRT加速 · 多线程与GPU优化
性能优化部署
28
Autoware感知模块扩展
自定义检测器 · 融合算法集成 · 插件机制与二次开发
Autoware感知模块扩展
29
最新进展与趋势
基于Transformer的感知 · 端到端融合 · 车路协同感知
最新进展趋势
30
综合项目实战
设计并实现一个完整的多传感器感知系统… · 并进行评估与优化
综合项目实战设计并实现一个完…