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传感器融合与多视角标定联合方法

共计 30 章节
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01
课程导论
传感器融合与多视角标定的定义 · 应用场景（自动驾驶 · 机器人
课程导论传感器融合
02
坐标系基础
世界坐标系 · 相机坐标系 · 图像坐标系
坐标系基础世界坐标系
03
刚体变换
旋转矩阵 · 欧拉角 · 四元数
刚体变换旋转矩阵
04
相机模型
针孔相机模型 · 畸变模型（径向畸变 · 切向畸变）
相机模型针孔相机模型
05
相机标定基础
张正友标定法原理 · 棋盘格角点检测 · 单应性矩阵求解
相机标定基础张正友标定法原理
06
相机标定实践
使用OpenCV进行单目相机标定 · 代码实现与参数解读
相机标定实践OpenCV
07
双目相机标定
立体视觉原理 · 双目相机标定流程 · 极线约束与基础矩阵
双目相机标定立体视觉原理
08
多视角几何
对极几何 · 本质矩阵 · 基础矩阵
多视角几何对极几何
09
LiDAR传感器原理
机械式LiDAR · 固态LiDAR工作原理 · 点云数据结构
LiDAR传感器原理
10
LiDAR标定
LiDAR内参标定 · LiDAR外参标定（与车体坐标系）
LiDAR标定
11
IMU传感器基础
加速度计 · 陀螺仪原理 · IMU测量模型与噪声特性
IMU传感器基础
12
IMU标定
Allan方差分析 · IMU内参标定 · 零偏与尺度因子估计
IMU标定
13
多传感器时间同步
硬件同步（PPS · GPRMC） · 软件同步（时间戳对齐
多传感器时间同步PPS
14
相机-LiDAR联合标定
基于3D-2D点对应的标定方法 · PnP求解
LiDAR相机
15
相机-LiDAR联合标定实践
使用Autoware或开源工具进行联…
LiDAR相机
16
相机-IMU联合标定
Kalibr工具原理 · 多相机-IMU联合标定流程
IMU相机
17
LiDAR-IMU联合标定
基于运动约束的标定方法 · LIO-SAM中的标定策略
LiDAR-IMU联合标定
18
多相机系统标定
多相机全局标定 · 统一坐标系建立 · 重叠区域处理
多相机系统标定多相机全局标定
19
传感器融合基础
卡尔曼滤波（KF）原理 · 扩展卡尔曼滤波（EKF）推导
传感器融合基础KF
20
传感器融合进阶
无迹卡尔曼滤波（UKF） · 粒子滤波（PF）原理与对比
传感器融合进阶UKF
21
融合框架设计
松耦合 vs 紧耦合融合架构 · 滤波器与图优化对比
融合框架设计vs
22
多传感器融合定位
GPS+IMU+LiDAR融合定位 · 因子图优化（GTSAM/ceres）
多传感器融合定位GPS+IMU+LiDA…
23
多视角融合感知
多相机BEV感知 · Transformer在融合中的应用…
多视角融合感知BEV
24
标定误差分析
重投影误差 · 点云配准误差 · 标定精度评估指标
标定误差分析重投影误差
25
标定工具与开源库
OpenCV · Kalibr · LiDAR-Camera Calib…
标定工具开源库
26
自动化标定
基于SLAM的自动标定 · 在线标定与自标定方法
自动化标定SLAM
27
深度学习在标定中的应用
端到端标定网络 · 基于学习的特征匹配
深度学习标定
28
实战项目一
搭建多传感器数据采集系统（相机+Li…
实战项目一Li
29
实战项目二
完成相机-LiDAR-IMU联合标定…
实战项目二LiDAR-IMU
30
课程总结与前沿展望
标定与融合的未来趋势 · 推荐学习资源与
课程总结前沿展望