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  • 第一期 22年02月18日开课

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    10周 / 每周至少8小时

  • 第二期 22年09月23日开课

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  • 1-1:ope体育电竞手机版下载ope体育电竞手机版下载指南
  • 1-2:【开课仪式】
  • 1-3:【视频】讲师ope体育电竞手机版下载介绍
  • 第1章: 自动驾驶系统中的传感器与时序闭环
  • 2:【课件】L1 自动驾驶多传感器设计.pdf
  • 第1节: 自动驾驶为什么需要多传感器
  • 3:【视频】自动驾驶系统传感器需求
  • 第2节: 传感器的物理特性
  • 4:【视频】传感器的物理特性
  • 第3节: 感知传感器的成像机制
  • 5-1:【视频】Camera成像机制
  • 5-2:【视频】Lidar成像机制
  • 5-3:【视频】Radar成像机制
  • 5-4:【视频】超声波雷达成像原理
  • 第4节: 定位传感器工作原理简介
  • 6:【视频】建图定位多传感器分析
  • 第5节: 自动驾驶传感器系统设计
  • 7:【视频】整车传感器系统分析
  • 第6节: 多传感器系统的时序闭环
  • 8-1:【视频】时序闭环构建
  • 8-2:【视频】成像同步机制
  • 第2章: 多传感器的标定
  • 9:【课件】L2 传感器标定.pdf
  • 第1节: 为什么需要标定传感器
  • 10:【视频】如何确定多个传感器检测到的物体是同一个?
  • 第2节: 非线性优化知识回顾
  • 11-1:【视频】非线性优化基础
  • 11-2:【资料】非线性最小二乘问题的求解方法.pdf
  • 第3节: 从Camera成像过程谈Camera内参标定
  • 12:【视频】camera内参标定
  • 第4节: 多传感器之间的外参标定
  • 13:【视频】传感器外参标定
  • 第5节: 外参在线动态修正
  • 14:【视频】外参在线修正
  • 第6节: 实践:标定工具箱
  • 15-1:【作业】Project I 传感器标定算法
  • 15-2:【作业代码】homework
  • 15-3:多传感器融合感知第二章优秀作业分享.pdf
  • 15-4:【作业】第二章
  • 15-5:多传感器融合感知 第二章作业思路分享-Zachary
  • 第3章: 多传感器后融合算法
  • 16:【课件】L3 后融合感知算法.pdf
  • 第1节: 融合问题定义及背景
  • 17:【视频】融合问题定义及背景
  • 第2节: 后融合系统输入输出
  • 18:【视频】后融合输入及算法设计思想
  • 第3节: 预测及目标关联
  • 19:【视频】目标及预测关联算法
  • 第4节: 后融合算法:Kalman Filter与Extented Kalman Filter
  • 20:【视频】基于KF与EKF的后融合
  • 第5节: 运动学模型建模与选择
  • 21-1:【附加资料】运动学模型建模与选择
  • 21-2:【视频】 运动学模型建模与选择
  • 21-3:【资料】运动模型建模与选择.pdf
  • 21-4:【论文】Advanced Motion Models.pdf
  • 第4章: 多传感器前融合算法
  • 22:【课件】L4 Early Fusion Algorithm.pdf
  • 第1节: 前融合介绍
  • 23:【视频】前融合介绍
  • 第2节: 前融合算法:MV3D, ContFuse, CRFNet
  • 24:【视频】激光雷达与相机的前融合,相机与毫米波雷达的前融合
  • 第3节: 前融合与后融合的关系
  • 25:【视频】实际系统中前融合与后融合的关系
  • 第4节: 场景理解:自动驾驶遇到的新问题
  • 26:【视频】场景理解
  • 第5节: 融合系统设计
  • 27:【视频】融合感知系统的设计
  • 第6节: Project One ——基于卡尔曼滤波的融合感知
  • 28-1:第四章作业思路讲解-助教Zachary.pdf
  • 28-2:【视频】作业说明
  • 28-3:fusion-based-perception-main.zip
  • 28-4:【作业】Project One
  • 28-5:第四章优秀作业分享-wangdaw.pdf
  • 第5章: 如何预测目标级障碍物未来轨迹
  • 29:【课件】L5 Prediction System.pdf
  • 第1节: 预测问题定义
  • 30:【视频】预测问题是什么
  • 第2节: 机动车与行人的预测算法
  • 31:【视频】机动车与行人的预测方法
  • 第3节: 预测系统构建
  • 32:【视频】如何构建预测系统
  • 第8章: Apollo感知预测模块仿真实验
  • 38:【操作手册】Apollo感知预测仿真.pdf
  • 第1节: 激光雷达感知
  • 39-1:【视频】CNNSeg感知实验
  • 39-2:【视频】PointPillars检测
  • 第2节: 相机感知
  • 40-1:【视频】红绿灯识别
  • 40-2:【视频】车道线检测
  • 40-3:【视频】相机障碍物检测
  • 第3节: 融合感知
  • 41:【视频】融合感知

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