ROS2 自动驾驶实战
📘 30章 · 从零到实车
🧩 友好
01
ROS2与自动驾驶概览
技术栈简介
ROS2角色
节点/话题/服务
02
开发环境搭建
Ubuntu配置
ROS2 Humble
Gazebo+Rviz2
工作空间
03
传感器仿真与数据读取
激光雷达
相机
IMU
ros2bag
04
坐标系与TF变换
车辆/世界/传感器系
TF2变换
tf2_echo
05
车辆运动学模型
自行车模型
阿克曼转向
运动学节点
odometry
06
定位基础
GPS+IMU融合
EKF原理
robot_localization
07
高精地图与车道线检测
OpenDRIVE
Canny+Hough
车道线消息
08
激光雷达SLAM
GMapping
slam_toolbox
2D SLAM
地图保存
09
全局路径规划
A*算法
Dijkstra
Nav2全局规划
自定义插件
10
局部路径规划
DWA
TEB算法
Nav2局部规划
参数调优
11
行为规划与决策
有限状态机FSM
SMACH
行为树
12
控制基础
PID原理
前馈控制
纵横向控制节点
13
模型预测控制(MPC)
MPC原理
ROS2实现
仿真联调
14
车辆与底盘通信
CAN总线
socketcan桥接
速度/转向角
15
感知融合
YOLO目标检测
多传感器关联
匈牙利算法
16
跟踪与预测
卡尔曼滤波跟踪
MOT
轨迹预测
17
V2X通信
V2X技术
V2V (DDS)
V2I场景
18
仿真环境搭建
CARLA模拟器
ROS2桥接
自定义场景
19
场景测试与验证
场景测试方法
Launch启动
自动化脚本
20
功能安全与容错
ISO 26262
心跳/看门狗
健康监控
21
系统集成与调试
多节点协调
rqt_graph
ros2doctor
22
性能优化
实时性优化
零拷贝
共享内存
23
云端与边缘计算
ROS2 Bridge
边缘部署
数据压缩
24
数据记录与回放
ros2bag高级
数据压缩
时间戳同步
25
可视化与调试工具
Rviz2高级
PlotJuggler
Foxglove
26
基于学习的规划与决策
模仿学习
行为克隆
仿真交互
27
强化学习在自动驾驶
强化学习基础
ROS2+Gym
车道保持智能体
28
多车协同
编队控制
车车通信
协同感知
29
实车部署与调试
仿真到实车
HIL测试
调试技巧
30
项目实战：完整自动驾驶栈
传感器驱动→执行
综合调试
课程总结