01
雷达初识
毫米波雷达工作原理、FMCW体制介绍、雷达vs激光雷达vs摄像头、课程整体框架与学习路径。
原理FMCW对比
02
数据格式解析
原始ADC数据格式、复数IQ数据含义、数据包结构（Header+Payload）、常见雷达芯片（TI/IWR系列）数据输出协议。
ADCIQ协议
03
环境搭建
Python环境配置（Anaconda）、必备库安装（numpy, matplotlib, scipy, pySerial）、雷达SDK安装与验证。
PythonSDK环境
04
数据采集实战
串口配置与连接、触发采集命令、实时数据流读取、保存为二进制文件。
串口采集二进制
05
数据读取与校验
二进制文件读取、数据帧同步（找帧头）、CRC校验、数据解析为numpy数组。
帧同步CRCnumpy
06
一维距离维FFT
距离维FFT原理、加窗（汉宁窗）处理、距离-幅度谱计算、距离分辨率验证。
FFT汉宁窗分辨率
07
速度维FFT
多普勒维FFT原理、2D-FFT实现、速度-距离热图绘制、速度模糊与解模糊。
多普勒2D-FFT解模糊
08
角度维估计
角度维FFT原理、3D-FFT实现、角度-距离热图、角度分辨率分析。
角度FFT3D-FFT分辨率
09
点云生成
CFAR恒虚警检测原理、1D-CFAR与2D-CFAR实现、点云坐标转换（极坐标转笛卡尔坐标）、点云可视化。
CFAR点云可视化
10
目标聚类
DBSCAN聚类原理、聚类参数调优（eps, min_samples）、聚类结果可视化、目标质心提取。
DBSCAN聚类质心
11
目标跟踪入门
卡尔曼滤波原理（预测+更新）、状态向量设计（位置、速度）、关联匹配（最近邻法）。
卡尔曼跟踪最近邻
12
目标跟踪进阶
匈牙利算法进行数据关联、跟踪生命周期管理（新建/维持/删除）、轨迹平滑。
匈牙利生命周期平滑
13
数据回放框架设计
回放系统架构设计、数据索引与时间戳管理、回放速度控制（1x, 2x, 0.5x）。
架构时间戳速度控制
14
回放UI开发（上）
PyQt5基础、主窗口布局、文件选择与加载、播放/暂停/停止按钮。
PyQt5UI播放控制
15
回放UI开发（下）
进度条与时间轴、帧跳转（上一帧/下一帧）、帧率显示、快捷键绑定。
进度条帧跳转快捷键
16
复盘分析工具（上）
距离-多普勒热图回放、鼠标悬停显示数值、帧对比模式（并排显示）。
热图悬停对比
17
复盘分析工具（下）
点云轨迹回放、目标ID标注、历史轨迹绘制、导出复盘报告（PDF/图片）。
轨迹标注报告
18
性能评估指标
检测率（P_d）、虚警率（P_fa）、跟踪精度（RMSE）、处理帧率（FPS）。
检测率RMSEFPS
19
数据标注工具
标注界面设计、矩形框/多边形标注、标签分类（行人/车辆/自行车）、标注数据保存（JSON格式）。
标注JSON分类
20
数据集构建
标注数据整理、训练/验证/测试集划分、数据增强（旋转/缩放/加噪）、数据集格式标准化。
数据集增强标准化
21
基于深度学习的检测（上）
PointNet++原理简介、点云分类与分割、模型训练流程。
PointNet++点云训练
22
基于深度学习的检测（下）
模型部署与推理、检测结果与CFAR结果对比、精度提升分析。
部署对比精度
23
多雷达协同
多雷达时间同步、空间标定（坐标变换）、数据融合（点云级/目标级）、覆盖区域扩展。
同步标定融合
24
场景案例复盘（一）
高速公路场景——远距离车辆检测、多目标跟踪、遮挡处理。
高速遮挡多目标
25
场景案例复盘（二）
城市路口场景——行人/自行车/车辆混杂、近距离盲区分析。
路口盲区混杂
26
场景案例复盘（三）
停车场场景——静态目标检测、墙角多径效应、雷达间干扰。
停车场多径干扰
27
常见问题排查
数据丢帧问题、FFT频谱泄露、速度模糊、角度估计偏差、串口波特率不匹配。
排查丢帧波特率
28
性能优化
Python代码加速（Numba/Cython）、多线程数据读取、内存映射文件、GPU加速（cupy）。
NumbaCythonGPU
29
工程化部署
实时处理管线设计、Docker容器化、ROS2集成、嵌入式平台移植（Jetson/树莓派）。
DockerROS2Jetson
30
课程总结与展望
核心技术回顾、行业应用趋势（4D成像雷达、车载雷达）、学习资源推荐、开源项目介绍。
4D成像车载开源