01
高精地图概述
高精地图的定义、与传统导航地图的区别、在自动驾驶中的核心作用
基础概念
02
高精地图数据模型
车道级模型、道路网络模型、拓扑关系模型、动态要素模型
数据模型
03
高精地图采集技术
激光雷达点云采集、相机视觉采集、毫米波雷达与组合导航、多传感器融合
采集传感器
04
高精地图制作流程
原始数据预处理、点云配准与拼接、要素提取与语义标注、拓扑构建、质量检查
制作流程
05
高精地图更新机制
众包更新、OTA更新、变化检测算法、增量更新策略
更新OTA
06
高精地图标准与格式
NDS格式、OpenDRIVE格式、ADASIS协议、国内标准现状
标准格式
07
高精地图定位技术基础
定位分类（绝对/相对）、GNSS原理、RTK定位技术
定位GNSS
08
惯性导航系统（INS）
IMU工作原理、加速度计与陀螺仪、捷联惯导算法、误差分析
INSIMU
09
轮速计与车辆运动学模型
轮速计原理、阿克曼转向模型、运动学约束、航位推算
轮速计运动学
10
多传感器融合定位
卡尔曼滤波、扩展卡尔曼（EKF）、无迹卡尔曼（UKF）、粒子滤波
融合滤波
11
地图匹配定位
几何匹配、拓扑匹配、概率匹配、隐马尔可夫模型（HMM）匹配
匹配HMM
12
激光雷达定位
点云配准（ICP、NDT）、基于先验地图定位、激光SLAM与定位
激光点云
13
视觉定位
视觉特征（SIFT、ORB）、视觉里程计、视觉SLAM、基于视觉地图定位
视觉SLAM
14
GNSS+IMU组合导航
松耦合/紧耦合/深耦合、组合导航算法、误差状态卡尔曼滤波
组合导航紧耦合
15
高精地图+多传感器融合定位
地图辅助定位、语义定位、基于地图的约束优化
地图融合语义
16
高精地图定位系统架构
车端/云端/端云协同架构、实时性与可靠性设计
架构系统
17
高精地图定位性能评估
绝对/相对精度、鲁棒性测试、实时性测试、场景覆盖测试
评估测试
18
高精地图定位中的挑战
城市峡谷、隧道、恶劣天气、动态障碍物遮挡
挑战鲁棒性
19
高精地图定位安全
欺骗攻击、抗干扰、功能安全(ISO 26262)、预期功能安全(SOTIF)
安全SOTIF
20
L2+级自动驾驶中的应用
车道保持(LKA)、自适应巡航(ACC)、自动变道(ALC)
L2+ADAS
21
L3级自动驾驶中的应用
高速公路领航(HWP)、交通拥堵领航(TJP)
L3HWP
22
L4级自动驾驶中的应用
Robotaxi、无人配送车、无人环卫车
L4无人车
23
V2X车路协同中的应用
车路协同定位、路侧感知辅助定位、协同决策
V2X协同
24
定位与感知融合
定位辅助感知(ROI)、感知辅助定位(语义匹配)、深度融合
融合感知
25
定位与规划控制
定位对路径规划/运动控制的影响、定位与决策交互
规划控制
26
高精地图定位仿真测试
仿真场景构建、传感器仿真、定位算法仿真、闭环测试
仿真测试
27
高精地图定位实车测试
测试车辆改装、场景设计、数据采集与分析、问题复现与修复
实车测试
28
行业现状与趋势
国内外主要玩家、技术发展趋势、商业化落地进展
行业趋势
29
开源项目与工具
RTKLIB、GTSAM、Ceres Solver、OpenCV、PCL
开源工具
30
高精地图定位实战项目
基于NDS/OpenDRIVE定位系统搭建、多传感器融合定位Demo开发
实战项目