01
道路边界感知概述
课程介绍 · 自动驾驶中的道路边界定义 · 感知系统输入输出 · 挑战与难点
基础概念
02
传感器基础与选型
激光雷达点云 · 毫米波雷达 · 摄像头视觉 · 多传感器融合必要性
硬件选型
03
坐标系与标定
车辆/传感器/世界坐标系 · 外参标定 · 标定板与目标物方法
标定几何
04
点云预处理
体素降采样 · 直通滤波 · 统计去噪 · 地面与非地面分割
滤波点云
05
地面点云分割
RANSAC平面拟合 · 网格坡度估计 · 射线分割 · 优缺点对比
分割RANSAC
06
道路边界特征提取
高程突变 · 点云密度 · 回波强度 · 连续性约束
特征几何
07
基于规则的道路边界检测
滑动窗口 · B样条拟合 · 条件随机场(CRF)优化
规则曲线
08
基于学习的道路边界检测
PointNet++ · PointRCNN · 轻量化网络设计
深度学习点云
09
视觉道路边界检测
车道线检测 · UNet/DeepLab · IPM鸟瞰图
视觉语义分割
10
多模态融合感知
特征级/决策级/端到端融合 · 时间同步与空间对齐
融合多模态
11
卡尔曼滤波基础
状态空间 · 预测更新 · 线性推导 · 一维示例
滤波状态估计
12
扩展卡尔曼滤波(EKF)
非线性线性化 · 雅可比矩阵 · 边界跟踪应用
EKF非线性
13
无迹卡尔曼滤波(UKF)
UT变换 · Sigma点 · UKF与EKF对比
UKF无迹
14
匈牙利算法与数据关联
分配问题 · 匈牙利步骤 · 代价矩阵 · 门控技术
关联匈牙利
15
多目标跟踪框架
SORT · DeepSORT · 边界点云簇跟踪
跟踪SORT
16
道路边界状态估计
曲线参数化 · 状态向量 · 过程/观测噪声调参
估计调参
17
决策规划基础
Frenet坐标系 · 路径/速度规划分离 · 决策状态机
规划Frenet
18
行为决策
有限状态机(FSM) · 基于规则/学习(DQN)决策
决策FSM
19
运动规划
A* · Hybrid A* · Lattice Planner · 轨迹优化
路径A*
20
感知与决策接口设计
感知输出结构 · 不确定性传递 · 延迟补偿
接口系统
21
基于占用网格的融合
占用网格地图 · 贝叶斯更新 · 边界占据概率
占用网格概率
22
端到端感知决策
Imitation Learning · Conditional IL · CILRS模型
端到端模仿学习
23
安全关键场景处理
Cut-in · 遮挡 · 极端天气 · 传感器降级策略
安全降级
24
仿真与数据集
CARLA · nuScenes · Waymo · KITTI
仿真数据集
25
评价指标
IoU/AP · MOTA/MOTP · 碰撞率/舒适度
指标评估
26
系统集成与部署
ROS2 · TensorRT加速 · Orin/TDA4部署
部署嵌入式
27
实时性优化
剪枝 · 量化 · 知识蒸馏 · 算子融合 · 流水线
优化加速
28
故障诊断与调试
rviz/Foxglove · 日志分析 · 回放机制
调试可视化
29
前沿趋势
BEV感知 · Transformer · Occupancy Network · 世界模型
前沿BEV
30
综合项目实战
nuScenes边界感知决策系统 · 代码实现与调试验证
实战项目