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《Autoware感知规划控制全栈开发》
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本课程属于:002-Autoware开发
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Autoware感知规划控制全栈开发
📚 共计 30 章节
01
Autoware与自动驾驶概述
自动驾驶技术发展史 · Autoware背景与社区生态 · 核心功能模块总览
感知
规划
控制
02
开发环境搭建
Ubuntu系统配置 · ROS2 Galactic安装 · Autoware.Universe编译 · Docker环境
环境
ROS2
Docker
03
ROS2核心概念与实战
Node · Topic · Service · Action 深入理解与编程实践
通信
编程
04
Autoware架构深度解析
整体软件架构 · 模块间通信 · 核心数据流 (Sensor→Perception→Planning→Control)
架构
数据流
05
传感器数据处理
LiDAR点云 · 相机图像同步 · 毫米波雷达融合基础
LiDAR
相机
雷达
06
定位模块详解
GNSS/INS组合导航 · NDT匹配定位 · EKF状态估计与融合
定位
EKF
NDT
07
地图构建与管理
高精地图标准(Lanelet2) · 点云地图 · 矢量地图生成与编辑
HD Map
Lanelet2
08
感知模块之目标检测
3D检测(PointPillars/CenterPoint) · 2D检测(YOLO) · Autoware集成
深度学习
PointPillars
09
感知模块之语义分割
点云语义分割(RangeNet++/PointNet++) · 图像语义分割应用
分割
RangeNet++
10
感知模块之跟踪与预测
多目标跟踪MOT · 卡尔曼滤波 · 匈牙利匹配 · 轨迹预测(LSTM/Transformer)
跟踪
预测
11
规划模块之全局路径规划
A* / Dijkstra · Lanelet2路径搜索 · 路径平滑优化
A*
全局规划
12
规划模块之行为规划
有限状态机FSM · 场景理解 · 行为选择 · 交通规则处理
FSM
行为决策
13
规划模块之运动规划
Frenet坐标系 · Lattice Planner · 优化-based方法(OSQP)
Lattice
OSQP
14
控制模块之车辆模型
自行车模型 · 动力学模型 · 运动学约束 · 延迟补偿
车辆模型
动力学
15
控制模块之MPC控制
模型预测控制原理 · Autoware实现 · 参数调优实战
MPC
优化
16
控制模块之PID控制
PID原理与变种 · 前馈+反馈 · 工程调参经验
PID
调参
17
仿真环境搭建与使用
AWSIM仿真器 · 场景编辑器 · 闭环仿真测试
仿真
AWSIM
18
数据回放与可视化
ROS2 Bag录制回放 · Rviz2高级技巧 · Foxglove Studio
可视化
Rviz2
19
系统集成与调试
多传感器时间同步 · 延迟分析 · 性能Profiling
集成
调试
20
Autoware参数调优
核心参数解析 · 调优方法论 · 场景参数配置
调优
参数
21
功能安全与冗余设计
ISO 26262 · Autoware安全机制 · 传感器冗余与降级
功能安全
冗余
22
V2X通信与协同感知
DSRC/C-V2X · BSM/MAP/SPAT · 协同感知融合
V2X
协同
23
深度学习模型部署
TensorRT优化 · ONNX转换 · GPU推理管线
TensorRT
部署
24
Autoware中的C++编程规范
Google C++ Style · Autoware代码风格 · 智能指针与内存管理
C++
规范
25
Autoware中的Python编程
Python节点开发 · NumPy/SciPy应用 · 性能优化技巧
Python
NumPy
26
单元测试与集成测试
ROS2测试框架 · GTest/Google Mock · CI流程搭建
测试
CI
27
日志系统与调试技巧
ROS2日志 · GDB调试 · Core Dump分析
调试
GDB
28
Autoware社区贡献指南
Git工作流 · Pull Request流程 · Code Review规范
社区
Git
29
实际道路测试案例
路测流程与规范 · 数据采集 · 典型问题分析与解决
路测
案例
30
未来趋势与进阶方向
端到端自动驾驶 · 大模型应用 · Autoware未来展望
趋势
大模型
所属VIP或分类
同VIP:Apollo与Autoware系统对比实践
同VIP:Autoware仿真场景构建与运行
同VIP:Autoware仿真运行全流程开发与验证