01
课程导论
高精地图与定位联合标定的背景、意义、课程目标与学习路径。
导论全景
02
高精地图基础
高精地图的定义、要素（车道线、路沿、交通标志）、与传统导航地图的区别。
地图要素
03
定位技术基础
GNSS、IMU、轮速计、激光雷达、视觉定位的原理与优缺点对比。
传感器对比
04
坐标系与坐标变换
WGS84、UTM、ENU、车身坐标系、传感器坐标系，以及齐次变换矩阵。
坐标变换
05
传感器标定基础
内参标定（相机、激光雷达、IMU）与外参标定（传感器间变换关系）的概念。
内参外参
06
激光雷达-相机联合标定
原理、手动标定方法、基于标定板的自动标定方法。
LiDAR相机
07
IMU-相机联合标定
原理、Kalibr工具的使用、标定流程与结果验证。
IMUKalibr
08
激光雷达-IMU联合标定
原理、LIO-SAM中的标定方法、标定参数优化。
LIO-SAM优化
09
多传感器时空标定
时间同步（硬件同步与软件同步）、空间同步（外参联合优化）。
时空同步
10
高精地图构建流程
数据采集、点云配准（ICP、NDT）、语义标注、地图发布。
建图ICP
11
基于高精地图的定位方法
点云配准定位（ICP、NDT）、语义匹配定位。
定位NDT
12
GNSS+IMU组合定位
松耦合与紧耦合、卡尔曼滤波原理、RTK定位。
GNSS滤波
13
激光雷达+IMU+高精地图融合定位
LIO-SAM、FAST-LIO2的原理与地图匹配。
融合FAST-LIO2
14
视觉+高精地图定位
视觉特征匹配、语义定位（VINS-Mono与地图结合）。
视觉VINS
15
联合标定中的误差分析
误差来源（传感器噪声、时间不同步、标定板精度）、误差传播。
误差分析
16
标定工具与平台
Apollo标定工具、Autoware标定工具、ROS标定工具包。
工具Apollo
17
实战：激光雷达与相机联合标定
使用Apollo工具进行LiDAR-相机联合标定。
实战Apollo
18
实战：IMU与相机联合标定
使用Kalibr工具完成IMU-相机标定。
实战Kalibr
19
实战：激光雷达与IMU联合标定
使用LIO-SAM进行LiDAR-IMU标定。
实战LIO-SAM
20
实战：多传感器时空标定
使用LiDAR-IMU-Camera标定框架完成时空联合标定。
实战时空
21
实战：基于高精地图的NDT定位
使用Autoware实现NDT定位。
实战NDT
22
实战：GNSS+IMU组合定位
使用RTKLIB进行组合定位。
实战RTKLIB
23
实战：LIO-SAM建图与定位
使用真实数据集进行建图与定位。
实战建图
24
实战：视觉定位与高精地图匹配
使用VINS-Fusion实现视觉定位与地图匹配。
实战VINS-Fusion
25
标定结果评估
重投影误差、点云匹配精度、定位轨迹误差（ATE、RPE）。
评估ATE
26
标定中的常见问题与解决方案
标定失败、参数发散、精度不足。
排错方案
27
高精地图更新与维护
地图增量更新、地图质量评估、地图生命周期管理。
更新维护
28
联合标定在自动驾驶中的应用
车道保持、变道决策、泊车定位。
应用自动驾驶
29
前沿技术
基于深度学习的端到端标定、语义地图与定位。
前沿深度学习
30
课程总结与项目实战
综合项目：多传感器标定+建图+定位全流程。
总结项目