🚗 多传感器融合 · 自动泊车
30章 · 从入门到实战
⭐ 友好色系 · 专业课程
01
课程导论
自动泊车发展史
多传感器必要性
架构与目标
02
传感器基础·超声波雷达
工作原理
性能参数
泊车优缺点
03
传感器基础·鱼眼摄像头
工作原理
畸变校正
环视系统
04
传感器基础·毫米波雷达
工作原理
点云特性
低速限制
05
传感器基础·IMU与轮速计
航位推算
短时定位
可靠性
06
传感器标定·超声波
内参标定
安装位置标定
07
传感器标定·鱼眼摄像头
内参标定(棋盘格)
外参联合标定
08
多传感器联合标定
摄像头+雷达
IMU+轮速计
标定场建设
09
数据预处理·时间同步
硬件同步
软件同步
数据帧对齐
10
空间坐标系对齐
车身坐标系
传感器坐标系
变换矩阵
11
传感器数据滤波
均值滤波
中值滤波
卡尔曼滤波入门
12
环境感知·超声波
障碍物检测
距离测量
车位检测
13
环境感知·鱼眼摄像头
车位线检测
语义分割/边缘
视觉SLAM
14
环境感知·毫米波雷达
动态障碍物检测
多目标跟踪
15
深度学习视觉感知
车位检测
障碍物分类
鸟瞰图生成
16
多传感器融合架构
前融合/后融合
特征级融合
卡尔曼滤波详解
17
扩展卡尔曼滤波EKF
状态估计
位置/速度/航向
18
UKF与粒子滤波
无迹卡尔曼滤波
粒子滤波
非线性对比
19
占据栅格地图
贝叶斯理论
Occupancy Grid
20
证据理论D-S
Dempster-Shafer
不确定性处理
21
多传感器SLAM概述
即时定位与建图
融合框架
22
视觉-惯性SLAM
VINS
泊车场景实现
23
激光-惯性+视觉SLAM
LIO-SAM
视觉融合方案
24
全局路径规划
A*算法
RRT算法
泊车适配
25
局部路径规划与避障
DWA算法
TEB算法
避障策略
26
泊车轨迹生成
Reeds-Shepp
多项式曲线
混合A*
27
横向控制
纯跟踪
Stanley
LQR
28
纵向控制与MPC
PID控制
模型预测控制
动力学约束
29
系统集成与测试
软硬件架构
CARLA/gazebo
实车测试
30
前沿趋势与总结
端到端泊车
车路协同
法规与安全