01
课程导论
高精地图与定位的关系、标定的意义、课程整体框架
定位框架
02
高精地图基础
定义、要素（车道线、路沿、交通标志）与传统导航地图区别
HD Map要素
03
传感器基础
GPS/IMU、激光雷达、摄像头、毫米波雷达原理与特性
感知硬件
04
坐标系与变换
世界坐标系、车辆坐标系、传感器坐标系、欧拉角与四元数
坐标旋转
05
标定概述
标定的定义、为什么需要标定、分类（内参、外参、手眼标定）
校准分类
06
相机内参标定
针孔模型、畸变模型、张正友标定法原理
相机内参
07
相机内参标定实践
使用OpenCV进行棋盘格标定、代码实现与结果分析
OpenCV实践
08
激光雷达内参标定
测距原理、强度校准、角度校准
LiDAR校准
09
IMU内参标定
加速度计与陀螺仪的零偏、尺度因子、交轴耦合
IMU零偏
10
相机-激光雷达联合标定
原理、特征点匹配、基于互信息的标定方法
Camera-LiDAR融合
11
相机-激光雷达标定实践
使用Autoware或标定板进行联合标定
Autoware实践
12
相机-IMU联合标定
视觉惯性对齐、Kalibr工具的使用
VIOKalibr
13
激光雷达-IMU联合标定
运动畸变去除、时间戳同步
LiDAR-IMU同步
14
多传感器时空同步
硬件同步方案（PPS、GPRMC）、软件同步（插值、滤波）
同步PPS
15
高精地图辅助定位原理
地图匹配、定位先验、观测模型
定位先验
16
基于点云地图的定位
NDT算法、ICP算法原理与对比
NDTICP
17
基于点云地图的定位实践
使用PCL库实现NDT定位
PCL实践
18
基于视觉地图的定位
视觉词袋模型、特征匹配、PnP求解
视觉PnP
19
基于视觉地图的定位实践
使用ORB-SLAM与地图数据库进行定位
ORB-SLAM实践
20
车道线辅助定位
车道线检测、车道线匹配、横向定位约束
车道线横向
21
路沿与护栏辅助定位
路沿提取、几何约束、纵向定位修正
路沿纵向
22
交通标志辅助定位
标志检测、语义匹配、绝对位置修正
标志语义
23
多传感器融合定位
卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、粒子滤波
EKF粒子滤波
24
因子图优化定位
iSAM2原理、图优化框架、与滤波方法对比
iSAM2图优化
25
标定误差分析与补偿
残差分析、灵敏度分析、在线补偿策略
误差补偿
26
自动化标定系统设计
标定流程自动化、数据采集规范、质量评估
自动化系统
27
标定场景与数据采集
场地要求、路线设计、数据多样性
场景采集
28
标定结果验证
重投影误差、轨迹精度、定位一致性检验
验证精度
29
行业案例
Apollo标定方案、Waymo标定方案、蔚来/小鹏量产方案
Apollo量产
30
课程总结与展望
标定技术趋势、端到端标定、在线自标定
趋势自标定