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坐标变换在感知融合中的应用

📚 共计 30 章节

01

坐标系基础

为什么需要坐标变换？刚体运动与坐标系定义。

刚体参考系

02

二维坐标变换

旋转矩阵、平移向量、齐次坐标。

旋转齐次

03

三维坐标变换

欧拉角、旋转矩阵、四元数基础。

欧拉角四元数

04

旋转表示法对比

欧拉角 vs 旋转矩阵 vs 四元数，优劣分析。

对比效率

05

坐标变换链

复合变换与坐标系树（TF树）概念。

TF树链式

06

传感器坐标系

相机、激光雷达、IMU坐标系定义。

LiDARIMU

07

内参与外参

传感器内参标定与外参标定的区别与联系。

标定参数

08

相机投影模型

针孔相机模型、畸变模型与去畸变。

针孔畸变

09

激光雷达点云投影

将3D点云投影到2D图像平面。

投影融合

10

手眼标定

机器人臂与相机之间的坐标变换 (Eye-in-Hand / Eye-to-Hand)。

手眼机器人

11

多传感器时间同步

时间戳对齐与插值方法。

同步插值

12

卡尔曼滤波基础

状态预测与观测更新中的坐标变换。

KF预测

13

扩展卡尔曼滤波 (EKF)

非线性系统中的坐标变换应用。

EKF非线性

14

无损卡尔曼滤波 (UKF)

处理强非线性坐标变换。

UKF无迹

15

误差传播与协方差变换

坐标系转换中的误差传播：协方差矩阵的变换。

协方差不确定性

16

点云配准 (ICP)

通过坐标变换对齐两帧点云。

ICP配准

17

NDT配准

正态分布变换在点云匹配中的应用。

NDT概率

18

视觉SLAM中的坐标变换

从图像特征到世界坐标。

视觉SLAM特征

19

激光SLAM中的坐标变换

帧间匹配与回环检测。

激光SLAM回环

20

多传感器融合定位

GPS、IMU、LiDAR的坐标统一。

融合GPS

21

鸟瞰图 (BEV) 视角生成

从多视角相机到俯视图的变换。

BEV俯视图

22

坐标系在路径规划中的作用

全局路径与局部路径的坐标转换。

路径规划全局

23

ROS中的TF库

TF树的管理与坐标查询。

ROSTF

24

Eigen库实战 (C++)

C++中的坐标变换矩阵运算。

EigenC++

25

Python中的坐标变换

NumPy与SciPy实现旋转与平移。

PythonNumPy

26

Kalibr 多相机-IMU标定

使用Kalibr进行多相机-IMU标定。

Kalibr标定

27

LiDAR-Camera Calibrator

使用LiDAR-Camera Calibrator进行激光-相机标定。

激光-相机标定

28

实战：3D检测投影到2D

基于坐标变换的3D目标检测结果投影到2D图像。

实战投影

29

实战：多雷达点云拼接

多雷达点云拼接与坐标统一。

拼接多雷达

30

实战：多传感器融合定位 (ESKF)

自动驾驶中的多传感器融合定位（ESKF算法）。

ESKF自动驾驶