01
课程导论
多传感器融合的时代背景、时空标定与同步的核心挑战、课程目标与学习路径。
背景挑战
02
传感器基础与坐标系
常见传感器原理、坐标系定义、坐标变换基础。
LiDARCameraIMU
03
时间同步基础
时间戳概念、系统时间、时钟源 (NTP, PTP, GPS PPS)。
ROS TimePPS
04
硬件触发同步
硬件触发原理、PWM/PPS信号、多传感器硬触发方案设计。
硬触发PWM
05
软件时间同步
ROS Time Synchronizer、消息滤波、时间戳对齐策略。
ROS滤波
06
时间同步精度评估
时间偏移测量、同步误差分析、评估指标与工具。
精度测量
07
空间标定基础
标定的数学本质、刚体变换、标定板与靶标设计。
刚体靶标
08
相机内参标定
针孔模型、畸变模型、张正友标定法、OpenCV/Kalibr。
内参张正友
09
LiDAR内参标定
激光雷达测距原理、光束模型、内参标定方法。
LiDAR光束模型
10
相机-LiDAR外参标定
基于标定板/自然特征标定、互信息法。
CameraLiDAR
11
相机-IMU外参标定
视觉-惯性联合标定、Kalibr工具、可观测性分析。
IMUKalibr
12
LiDAR-IMU外参标定
LiDAR-惯性标定、连续时间标定、LIO-SAM中的标定。
LIO-SAM连续时间
13
多相机系统标定
多相机联合标定、统一坐标系、重投影误差优化。
多相机重投影
14
Radar与其他传感器标定
Radar坐标系与特性、Radar-相机/LiDAR标定。
Radar跨模态
15
手眼标定
机器人手眼标定问题、AX=XB求解、自动驾驶应用。
手眼AX=XB
16
标定场与自动化标定
标定场设计、自动化流程、在线/离线标定。
自动化标定场
17
标定精度评估
重投影误差、点云配准误差、标定结果验证方法。
精度验证
18
传感器退化与重标定
传感器漂移、温度影响、碰撞后重标定策略。
退化重标定
19
多传感器融合框架
卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波。
EKFUKF
20
图优化与因子图
图优化基础、因子图模型、iSAM与GTSAM库。
因子图GTSAM
21
时空联合标定
同时优化时间与空间参数、B样条轨迹、连续时间方法。
时空B样条
22
基于运动的标定
利用自然运动标定、无目标标定、SLAM辅助标定。
无目标SLAM
23
深度学习在标定中的应用
端到端标定网络、自监督标定方法、在线校正。
深度学习自监督
24
标定工具链与工程实践
标定流程自动化、数据采集规范、结果管理。
工具链工程
25
ROS与ROS2中的标定
ROS标定工具包、ROS2时间同步、多传感器启动配置。
ROS2时间同步
26
Apollo与Autoware标定方案
百度Apollo标定系统、Autoware标定工具、工业级对比。
ApolloAutoware
27
车规级标定与量产
产线标定流程、在线自标定、功能安全与冗余。
车规量产
28
案例实战：L4级自动驾驶标定
传感器配置、标定流程、常见问题与解决。
L4实战
29
案例实战：机器人多传感器融合标定
服务机器人、AGV、无人机标定方案。
机器人AGV
30
课程总结与前沿展望
标定技术趋势、下一代传感器、课程回顾与学习建议。
趋势展望