- Carla简介、安装与启动
- 理解Carla世界坐标系
- 第一个Hello World脚本
- Actor与Blueprint
- World与Map、Snapshot与Tick
- Client与Server架构
- 传感器类型概览
- Attachment规则 & Transform设置
- 传感器回调函数
- 相机参数详解 (FOV、分辨率、位置)
- 图像数据结构 & 保存到本地
- 相机畸变模型
- 深度相机原理与配置
- 语义分割相机 & 标签映射表
- 多相机同步采集
- Lidar参数配置 (channels, range, pps)
- 点云数据结构 & 可视化保存
- Lidar噪声模型
- Radar参数详解
- Radar数据结构 & 目标检测基础
- Radar与Lidar融合思路
- GNSS模拟原理 & 经纬度转换
- IMU数据 (加速度、陀螺仪)
- 传感器融合初探
- Semantic Lidar、DVS事件相机
- 碰撞传感器、车道线检测传感器
- 扩展传感器生态
- 设计SensorManager类
- 统一创建接口 & 生命周期管理
- 错误处理与重连
- 主循环架构设计
- 同步模式与异步模式
- 时间戳管理 & 数据队列设计
- 硬件时间戳 vs 软件时间戳
- 时间同步策略 & 偏移补偿
- 数据对齐方法
- HDF5 vs JSON vs ProtoBuf
- 目录结构 & 元数据存储
- 数据压缩策略
- RGB+深度+语义三路采集
- 数据增强 (随机天气、光照变化)
- 数据清洗流程
- Lidar点云采集
- 点云滤波 (体素、直通)
- 点云标注格式转换
- 相机-Lidar联合标定
- 数据对齐验证 & 可视化工具
- 数据质量评估
- 随机场景生成器
- 交通流控制 & 行人行为模拟
- 极端天气场景
- 2D/3D边界框自动标注
- 语义标签自动生成
- 标注质量检查
- Carla回放功能 & 自定义可视化
- Open3D点云可视化
- Matplotlib数据分析
- 多进程采集架构 & GPU加速
- 内存管理 & 磁盘IO优化
- 采集速度基准测试
- 多客户端架构 & 任务分配
- 数据汇总与去重
- 负载均衡
- DVC数据版本控制
- 数据集划分 (train/val/test)
- 数据哈希校验 & 溯源
- 图像增强 (翻转、裁剪、颜色抖动)
- 点云增强 (旋转、缩放、添加噪声)
- 混合增强
- 传感器失效 & 数据丢包模拟
- 噪声注入
- 鲁棒性测试
- ROS2 bridge配置 & 话题映射
- rosbag录制与回放
- Carla-ROS2时间同步
- PyTorch数据加载器设计
- TensorFlow数据集API
- ONNX模型部署 & 在线推理
- 数据采集策略 & 场景库构建
- 标注流水线
- 数据集发布流程
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- 安全最佳实践
- 项目需求分析 & 传感器选型
- 采集计划 & 数据质量报告
- 全流程实战
- 常见问题FAQ & 最佳实践
- 社区资源推荐
- 未来发展方向 (NeRF, World Model)