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課程大綱：

Geek car 自動駕駛課程培訓

1 自動駕駛基本架構

2 傳感器標定

3 點云基本處理

4 點云聚類與分割

5 UWB定位

6 全局路徑規劃

7 前饋與 PID 反饋

8 Cyber RT 框架

9 車道線識別

10 點云配準

11 航跡推算

12 狀態估計算法

13 局部路徑規劃

14 純追蹤控制

1
自動駕駛與 Geek-car｜
1
實驗平臺與基礎環境

1.自動駕駛基本架構

2.CyberRT框架基本概念

3.基于發布訂閱的開發模式

2
傳感器標定

1.了解視覺感知基礎知識

2.理解標定的含義

3.使用OpenCV特定函數完成圖像的反透視變換

4.理解車輛坐標系轉換的做法和含義

3
車道線識別

1.了解視頻數據的格式

2.了解顏色色彩空間的含義

3.使用OpenCV對圖像進行灰度、二值化處理

4.使用滑動窗口法提取目標車道線

4
激光雷達點云處理

1.點云基本概念

2.激光雷達基本原理

3.點云數據格式

4.點云可視化、濾波

5.點云特征

5
點云配準與聚類

1.理解點云配準

2.點云聚類

3.點云分割

6
車輛運動學模型與航跡推算

1.車輛運動學模型

2.關鍵狀態的檢測

3.用歐拉法推算車輛行駛軌跡

4.航跡推算的誤差與不足

7
車輛室內定位

1.車輛室內定位基本方法

2.梯度下降法求優解

3.定位方法的擴展與異同

4.局限與不足

8
狀態估計算法

1.狀態觀測器理論

2.狀態觀測器實戰

3.局限與不足

9
全局路徑規劃

1.路徑規劃的目的

2.AStar的原理

3.使用AStar算法進行全局規劃

10
局部路徑規劃

1.路徑規劃的目的

2.DWA的原理

3.使用DWA算法進行局部路徑規劃，控制小車避障

11
縱向控制：前饋與 PID 反饋

1.前饋控制

2.比例反饋

3.比例積分

4.前饋反饋

5.局限和不足

12
橫向控制：純追蹤控制

1.小車運動模型回顧

2.純追蹤控制推導

3.純追蹤控制實戰

4.局限和不足