雷达与视觉融合 · 决策级策略实战课程

为什么需要雷达与视觉融合？决策级融合定义与优势，课程架构与学习路径。

02传感器基础回顾

毫米波雷达原理(FMCW、多普勒)、视觉相机模型、传感器标定基础。

03目标检测基础

视觉2D检测(YOLO)、雷达点云聚类(DBSCAN)、检测输出格式。

04数据对齐与关联

时间戳同步、空间坐标统一、匈牙利匹配算法。

05决策级融合架构

什么是决策级融合？与数据级/特征级对比，典型架构图。

06规则融合策略

基于逻辑门融合(AND/OR)、置信度加权、场景自适应规则。

07概率融合策略

贝叶斯融合框架、卡尔曼滤波、证据理论(D-S)简介。

08目标级融合

目标列表合并去重、Track-to-Track融合、生命周期管理。

09决策输出设计

目标属性输出、置信度、决策延迟与实时性要求。

10场景一：前向碰撞预警(FCW)

雷达与视觉的决策级融合实现FCW。

11场景二：自动紧急制动(AEB)

融合决策触发逻辑与安全冗余。

12场景三：自适应巡航(ACC)

目标选择与跟车策略的融合决策。

13场景四：车道保持(LKA)

视觉为主、雷达为辅的决策融合。

14场景五：十字路口通行辅助

多目标多传感器复杂决策融合。

15不确定性处理

传感器失效检测、降级策略(单传感器模式)。

16性能评估指标

准确率、召回率、F1、MOTA、延迟测量。

17数据集与仿真

nuScenes、KITTI、CARLA、Prescan、标注工具。

18实战项目一：简易融合决策系统

Python实现雷达-视觉融合决策原型。

19实战项目二：ROS2融合决策节点

基于ROS2的融合决策节点开发。

20实战项目三：实时可视化调试工具

融合系统的实时可视化与调试。

21实战项目四：硬件在环(HIL)测试

融合决策系统的硬件在环测试。

22实战项目五：软件在环(SIL)测试

融合决策系统的软件在环测试。

23实战项目六：性能优化

多线程、GPU加速等优化技术。

24实战项目七：功能安全设计(ISO 26262)

融合决策系统的功能安全设计。

25实战项目八：OTA升级与远程监控

融合决策系统的OTA升级与远程监控。

26实战项目九：数据闭环与持续学习

融合决策系统的数据闭环与持续学习。

27实战项目十：量产落地经验分享

融合决策系统的量产落地经验。

端到端融合模型(Transformer)、BEV感知与决策融合。

核心知识点回顾、面试题解析、学习资源推荐。

设计完整雷达-视觉融合决策系统(从需求到实现)。