【原价599】无人驾驶实战 [首次全面公开L4级别的全自动驾...
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章节目录：
第一阶段 掌握自动驾驶基础第一课 自动驾驶概述试听知识点1： 自动驾驶趋势分析知识点2： 自动驾驶技术路线图和技术栈知识点3： 自动驾驶各模块概述知识点4： 硬件基础：感知传感器（激光雷达、毫米波雷达、超声波、相机）、GNSS系统、工控机、车辆底盘第二课 软件环境基础（ROS CMake）知识点1： CMake常用指令与实战案例知识点2： Docker入门基础知识点3： ROS基本概念和原理知识点4： Rviz, Gazebo仿真器实战项目： 编写一个的ROS nodes第二阶段 掌握自动驾驶感知能力第三课 感知基础知识点1： 各传感器感知（视觉感知 激光雷达 毫米波雷达）知识点2： 常用检测算法知识点3： 常用跟踪算法第四课 感知实战：目标检测实战项目： 1：车辆行人检测（基于Python）：搭建python版本tensorflow环境、运行检测demo并做源码分析（运行瓶颈）、优化检测demo用于目标检测实战项目： 2：根据python版本改写C++版本：C++版本的必要性、tensorflow架构简介、bazel编译tensorflow C++库、bazel基本介绍、根据python接口编写C++版前向传播接口第五课 感知实战：物体跟踪实战项目： 1：加入跟踪算法赋予ID信息实战项目： 2：加入分割算法获取mask (mask后处理的源码分析及C++动手实现）实战项目： 3：基于激光雷达数据的感知第六课 视觉定位知识点1： 视觉SLAM基本介绍：VO LocalMap LoopClosing实战项目： 1：ORB-SLAM2实现视觉定位、并使用ROS可视化定位效果第三阶段 自动驾驶地图和定位系统第七课 高精地图与车路协同设备知识点1： 高精地图原理与标准知识点2： 制图流程知识点3： V2X设备原理和功能介绍第八课 无人车定位系统知识点1： 定位系统的坐标系知识点2： IMU航迹定位理论知识点3： GNSS、UWB电子信号定位理论实战项目： 1：定位融合算法实战（Kalman Filter应用）第四阶段 决策规划控制系统第九课 预测系统知识点1： 预测建模：特征工程、模型选择、后处理知识点2： RNN模型知识点3： 行人预测，车辆预测实战项目： 1：使用Apollo Scape数据集进行预测模型训练第十课 路径规划知识点1： 路径规划问题概述知识点2： 搜索算法原理：A*、DP算法知识点3： 速度规划与体感优化：QP算法知识点4： 二维规划算法：Lattice第十一课 控制理论知识点1： 车辆底盘介绍：刹车油门结构、线控系统原理、车辆报文知识点2： 车辆动力学建模知识点3： 控制器模型设计：PID、最优控制器、模型预测控制实战项目： 1：使用Simulator搭建高实时控制器第五阶段 强化学习自动驾驶系统第十二课 基于强化学习的自动驾驶系统知识点1： 强化学习原理知识点2： End2End自动驾驶系统介绍知识点3： 基于强化学习的路径规划方法实战项目： 1：MIT DeepTraffic仿真考试实战
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