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高精地图与定位融合应用实战

📚 共计 30 章节

高精地图与定位融合技术全景图 · 行业现状与未来趋势 · 课程大纲与学习方法

高精地图基础

什么是高精地图 · 与传统导航地图的区别 · 要素与分层 (车道线/路沿/交通标志)

高精地图数据标准

NDS · OpenDRIVE · Apollo OpenDRIVE 格式详解与对比

高精地图采集与制作

采集车硬件配置 · 点云与图像采集流程 · 自动化与人工标注

采集车标注

高精地图更新机制

众包更新 · 专业测绘更新 · OTA 更新策略与挑战

定位技术概述

GNSS · IMU · 轮速计 · 视觉 · 激光雷达定位原理与优缺点

多传感器原理

GNSS 定位原理

伪距定位 · 载波相位定位 · RTK 差分定位原理与精度分析

IMU 惯性导航

加速度计与陀螺仪原理 · 捷联惯导解算 · IMU 误差模型与标定

捷联惯导标定

多传感器融合基础

卡尔曼滤波 (KF) · 扩展卡尔曼滤波 (EKF) · 无迹卡尔曼滤波 (UKF) 原理

蒙特卡洛定位 (MCL) · 自适应粒子滤波在高维空间中的应用

MCL粒子滤波

地图匹配定位

ICP · NDT 点云配准算法原理与实现

基于高精地图的定位

利用车道线、路标进行视觉定位 · 语义定位

语义定位视觉

GPS+IMU+轮速计融合

松耦合与紧耦合架构 · 误差状态卡尔曼滤波 (ESKF)

激光雷达+IMU+高精地图融合

LIO-SAM · FAST-LIO 等主流框架解析

LIO-SAMFAST-LIO

视觉+IMU+高精地图融合

VINS-Mono · ORB-SLAM3 与地图结合

多传感器时空同步

硬件同步 (PPS、GPRMC) · 软件同步 (时间戳对齐、插值)

坐标系与坐标转换

WGS84 · UTM · ENU · 车身坐标系 · 传感器坐标系转换

坐标转换ENU

高精地图在规划中的应用

车道级路径规划 · 变道决策 · 速度规划

路径规划变道

高精地图在控制中的应用

预瞄控制 · 曲率前馈 · 横向控制

定位系统评估

绝对精度 · 相对精度 · 鲁棒性测试 · 闭环测试方法

精度鲁棒性

定位故障诊断与降级

传感器失效检测 · 降级策略 (GNSS 丢星、IMU 饱和)

高精地图与定位的仿真

CARLA · LGSVL · SUMO 联合仿真环境搭建

开源框架实战·Apollo

Apollo 高精地图模块与定位模块源码分析

开源框架实战·Autoware

Autoware 高精地图与 NDT 定位应用

数据驱动定位

深度学习端到端定位 · 位姿回归网络

端到端位姿回归

语义地图构建

基于深度学习的车道线、路标语义地图构建

语义地图深度学习

车路协同定位

V2X 辅助定位 · 路侧单元 (RSU) 增强定位

行业案例·Robotaxi

高精地图与定位方案解析 (Waymo、百度 Apollo)

行业案例·干线物流与港口

高速干线物流与港口无人驾驶定位方案

课程总结与未来展望

无图化趋势 · 众包地图 · 高精定位芯片发展

无图化芯片