🚗 英伟达自动驾驶感知系统实战 30章 · 从入门到部署

📍 Drive AGX Orin   30个实战章节
01 课程导论与硬件平台 英伟达自动驾驶整体方案概览
  • Drive AGX Orin
  • 传感器配置
  • 开发环境搭建
  • JetPack/CUDA
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02 感知系统基础 功能定义 · 软件栈位置
  • 感知模块定位
  • 评价指标
  • mAP/IoU
  • FPS/延迟
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03 图像处理与CUDA加速 去畸变 · 直方图均衡化
  • CUDA编程基础
  • 图像卷积加速
  • NPP库
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04 2D目标检测(一)YOLOv8原理 · 部署
  • Backbone/Neck/Head
  • TensorRT优化
  • Drive AGX部署
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05 2D目标检测(二)BEVFormer · Transformer
  • 端到端检测
  • Orin部署挑战
  • 优化策略
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06 3D目标检测(一)PointPillars
  • 点云预处理
  • 体素化
  • Orin推理
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07 3D目标检测(二)CenterPoint · 多模态融合
  • 点云优化
  • Camera+LiDAR
  • 3D检测方案
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08 语义分割 DeepLabV3+ · 车道线
  • TensorRT优化
  • 可行驶区域
  • 车道线分割
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09 实例分割 Mask R-CNN · 动态障碍物
  • Orin部署优化
  • 动态障碍物检测
  • 自动驾驶应用
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10 多目标跟踪MOT SORT/DeepSORT
  • ReID特征提取
  • 实时跟踪
  • Orin实现
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11 轨迹预测 LSTM/Transformer · Social-LSTM
  • 轨迹预测模型
  • Orin部署
  • Social-LSTM
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12 深度估计 单目/双目 · LiDAR真值
  • MiDaS/DPT
  • 双目深度
  • 深度真值生成
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13 光流与运动估计 RAFT · TensorRT推理
  • 光流算法
  • 目标检测/跟踪
  • 运动估计
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14 传感器融合(一)时间/空间同步 · 标定
  • Camera/LiDAR联合标定
  • 卡尔曼滤波
  • 融合策略
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15 传感器融合(二)BEV空间 · BEVFusion
  • BEV融合方案
  • Orin实现
  • BEVFusion原理
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16 模型量化与压缩 INT8 · PTQ/QAT
  • TensorRT量化
  • 模型剪枝
  • 知识蒸馏
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17 模型部署与推理优化 TensorRT C++/Python
  • 多流推理
  • 动态形状
  • DLA加速器
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18 端到端感知系统 完整Pipeline · NvMedia
  • 硬件编解码加速
  • DLA+GPU异构
  • 传感器数据流
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19 仿真与数据闭环 Omniverse Replicator
  • 仿真数据生成
  • 数据闭环系统
  • NVIDIA Omniverse
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20 模型训练与调优 分布式训练 · AMP
  • 混合精度训练
  • 学习率调度
  • 正则化策略
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21 模型评估与可视化 DeepStream · Foxglove
  • 评估工具
  • RViz
  • 自定义评估脚本
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22 系统集成与调试 ROS2 · 延迟优化
  • 规划控制接口
  • 系统延迟分析
  • ROS2集成
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23 安全与冗余设计 ISO 26262 · 降级策略
  • 功能安全
  • 故障检测
  • 冗余传感器
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24 边缘计算与车端部署 功耗优化 · DLA低功耗
  • 车端部署挑战
  • 功耗优化
  • 低功耗推理
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25 多模态大模型在感知中 CLIP · LLaVA · 场景理解
  • 视觉语言模型
  • 自动驾驶探索
  • 场景理解
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26 Occupancy Network 体素场景表示
  • Occupancy原理
  • Orin部署
  • 体素表示
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27 在线地图构建 HD Map · LaneNet · MapTR
  • 在线地图更新
  • SD Map区别
  • Orin实时构建
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28 极端场景感知 夜间/雨雾 · 鲁棒性训练
  • 数据增强
  • 传感器自清洁
  • 抗干扰
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29 感知系统前沿技术 世界模型 · UniAD · 扩散模型
  • World Model
  • 端到端自动驾驶
  • 感知增强
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30 综合实战项目 完整感知系统搭建
  • 数据采集到部署
  • 系统调优
  • 最终评估
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