高精地图·传感器融合与标定
30章 · 从入门到实战
01
课程导论
高精地图与融合
学习路径
行业前景
02
坐标系基础
WGS84/UTM
车辆/传感器
转换原理
03
传感器概论
GPS/IMU
激光雷达
相机·毫米波
04
GPS原理与数据
差分RTK
NMEA格式
误差源
05
IMU原理与数据
加速度计/陀螺
零偏噪声
06
GPS/IMU融合定位
松/紧耦合
EKF
融合实践
07
激光雷达原理
TOF/FMCW
机械/固态
点云特性
08
激光雷达标定
内参标定
外参标定
标定板
09
相机原理与模型
针孔模型
畸变模型
内/外参
10
相机标定
张正友法
棋盘格
OpenCV
11
激光雷达与相机联合标定
联合标定原理
特征匹配
评估
12
毫米波雷达原理
多普勒效应
目标检测
13
多传感器时空同步
PTP/NTP
硬件同步
空间对齐
14
点云预处理
体素/统计滤波
地面分割
聚类
15
点云配准
ICP/NDT
配准精度
16
高精地图要素
车道线·路沿
交通标志
杆状物
17
语义地图构建
语义分割
点云语义
语义地图
18
激光雷达SLAM
LOAM系列
LeGO-LOAM
LIO-SAM
19
视觉SLAM
ORB-SLAM3
VINS-Mono
视觉惯性
20
多传感器融合SLAM
LVI-SAM
R3LIVE
融合框架
21
高精地图更新机制
众包更新
变化检测
增量策略
22
传感器故障诊断
健康监测
质量评估
降级策略
23
标定场设计与搭建
布局设计
控制点
流程标准化
24
自动化标定工具
自动化框架
参数优化
可视化
25
融合定位算法
UKF/粒子滤波
因子图
组合导航
26
高精地图与规划控制
路径规划
车道级导航
辅助控制
27
仿真与测试
CARLA/Gazebo
标定仿真
闭环测试
28
行业标准与规范
NDS/OpenDRIVE
ASAM
29
项目实战
多传感器建图
定位系统搭建
完整流程
30
课程总结与展望
技术趋势
学习资源
职业建议