🌾 植保无人机 · 避障融合
30 章实战
⚡ 传感器融合 · 从零到部署
01
课程导论：植保无人机避障为什么重要？传感器融合的核心价值。
🧭 核心价值
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02
传感器基础：超声波传感器原理、特性与选型。
📡 超声波
➤
03
传感器基础：毫米波雷达原理、特性与选型。
📡 毫米波
➤
04
传感器基础：激光雷达（LiDAR）原理、特性与选型。
🌀 LiDAR
➤
05
传感器基础：双目视觉与深度相机原理。
👁️ 双目视觉
➤
06
传感器基础：IMU与GPS在避障中的角色。
🛰️ IMU+GPS
➤
07
传感器对比：各传感器优缺点对比与适用场景分析。
⚖️ 对比
➤
08
融合架构：集中式、分布式与混合式融合架构。
🏗️ 架构
➤
09
融合架构：数据级、特征级与决策级融合。
📊 融合层级
➤
10
融合算法：卡尔曼滤波基础与一维实现。
🔢 KF
➤
11
融合算法：扩展卡尔曼滤波（EKF）与非线性系统。
📈 EKF
➤
12
融合算法：无迹卡尔曼滤波（UKF）与粒子滤波。
🧬 UKF/PF
➤
13
融合算法：贝叶斯估计与多传感器融合。
📐 贝叶斯
➤
14
融合算法：D-S证据理论在冲突处理中的应用。
⚡ D-S
➤
15
空间对齐：传感器坐标系标定与时间同步。
🎯 标定
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16
空间对齐：手眼标定与联合标定实战。
🤖 手眼标定
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17
障碍物检测：基于激光雷达的点云聚类与分割。
📡 点云
➤
18
障碍物检测：基于视觉的YOLO目标检测。
👁️ YOLO
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19
障碍物检测：基于毫米波雷达的目标跟踪。
📡 雷达跟踪
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20
障碍物检测：多传感器目标关联与匹配。
🔗 关联
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21
路径规划：全局路径规划（A*算法）。
🗺️ A*
➤
22
路径规划：局部路径规划（DWA算法）。
🚁 DWA
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23
路径规划：避障决策与速度控制。
⚙️ 决策
➤
24
仿真环境：基于Gazebo与ROS的仿真搭建。
💻 Gazebo
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25
仿真环境：传感器模型与噪声注入。
📊 噪声
➤
26
仿真环境：多传感器融合仿真测试。
🧪 仿真
➤
27
实机部署：嵌入式平台选型（Jetson、STM32）。
⚡ 部署
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28
实机部署：实时性优化与资源管理。
⏱️ 优化
➤
29
实机部署：故障诊断与安全冗余设计。
🛡️ 冗余
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30
综合实战：从零搭建植保无人机避障系统。
🚀 综合实战
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