01
课程导论与预备知识
激光雷达与高精地图协同标定的背景、应用场景、课程目标与学习路径、所需软硬件环境准备。
导论预备
02
激光雷达基础原理
激光雷达工作原理（TOF、FMCW）、点云数据格式、常见激光雷达型号与参数对比。
原理点云
03
高精地图基础概念
高精地图的定义、分层结构（道路层、车道层、定位层）、与普通导航地图的区别。
地图分层
04
坐标系与坐标变换
世界坐标系、车辆坐标系、激光雷达坐标系、IMU坐标系，以及欧拉角与四元数变换。
坐标系变换
05
标定问题数学建模
标定问题的数学本质、最小二乘与非线性优化、李群李代数基础。
数学优化
06
手眼标定原理
AX=XB问题的推导、Tsai法与Park法、在激光雷达-IMU标定中的应用。
手眼AX=XB
07
点云预处理技术
体素滤波、统计滤波、半径滤波、点云降采样与去噪实战。
滤波降采样
08
特征提取与匹配
点云中的特征点/线/面提取、ICP算法原理与变种、NDT算法。
特征ICPNDT
09
初始值获取方法
手工测量法、基于GNSS/IMU的粗标定、基于场景特征的初始对齐。
初始值粗标定
10
基于点云到地图的配准标定
将激光雷达点云与高精地图进行配准的完整流程、代价函数设计。
配准代价函数
11
基于NDT的标定优化
NDT算法的参数调优、多分辨率NDT策略、在标定中的实战应用。
NDT调优
12
基于ICP的标定优化
Point-to-Point ICP、Point-to-Plane ICP、Generalized ICP在标定中的对比。
ICP变种
13
多传感器融合标定
激光雷达+相机+IMU+高精地图的联合标定框架、因子图优化。
融合因子图
14
标定中的外点处理
RANSAC算法原理、M-estimator、鲁棒核函数在标定中的应用。
鲁棒RANSAC
15
标定精度评估指标
相对旋转误差、相对平移误差、点云重投影误差、地图一致性评估。
评估指标
16
自动化标定流程设计
标定数据采集规范、自动化处理Pipeline、标定结果验证闭环。
自动化Pipeline
17
标定场景与数据采集
城市道路、高速、隧道等不同场景下的数据采集策略、传感器同步要求。
场景采集
18
基于深度学习的标定方法
RegNet、DCP、PointNetLK等端到端方法介绍与对比。
深度学习端到端
19
标定中的时间同步问题
硬件触发同步、PTP协议、软件时间戳对齐、时间偏移标定。
时间同步PTP
20
标定结果的可视化与调试
使用RViz、Open3D、Matplotlib进行标定结果可视化与调试技巧。
可视化调试
21
标定参数的管理与版本控制
标定参数文件格式（YAML/JSON）、参数数据库设计、版本回溯。
参数管理版本控制
22
量产车标定挑战与解决方案
产线标定、在线自标定、标定参数一致性保证。
量产在线标定
23
基于高精地图的定位与标定联合优化
SLAM与标定的耦合、图优化框架下的联合求解。
联合优化图优化
24
标定中的传感器退化检测
激光雷达退化场景识别、标定质量实时监控、异常报警机制。
退化检测监控
25
开源工具与框架实战
使用LiDAR_IMU_Calib、lidar_align、hdl_graph_slam等工具进行标定。
开源工具
26
标定仿真环境搭建
使用CARLA、Gazebo、SUMO等仿真器生成标定数据、算法验证。
仿真CARLA
27
标定中的法律法规与安全
自动驾驶标定相关法规、功能安全考量、标定失效的应急处理。
法规安全
28
综合实战项目一
基于NDT的激光雷达与高精地图离线标定（完整代码与数据）。
实战NDT
29
综合实战项目二
多传感器联合标定与精度验证（激光雷达+IMU+高精地图）。
实战多传感器
30
课程总结与前沿展望
标定技术发展趋势、在线标定与终身标定、车路协同中的标定挑战。
总结前沿