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课程大纲
自动驾驶车辆感测器简介
- 自动驾驶车辆架构概述
- 感测器在自动驾驶技术中的角色
- 基于感测器的感知挑战与限制
自动驾驶车辆中的LiDAR感测器
- LiDAR的工作原理:原理与应用
- LiDAR数据处理与3D地图绘制
- LiDAR在自动驾驶系统中的优势与限制
雷达与超声波感测器
- 雷达用于物体检测与碰撞避免
- 解读雷达信号与多普勒效应
- 超声波感测器用于低速导航
相机与Computer Vision系统
- 自动驾驶车辆中使用的相机类型
- 用于物体识别的图像处理技术
- 深度学习在视觉感知中的应用
Sensor Fusion与Data Integration
- 感测器融合技术简介
- 结合LiDAR、雷达与相机数据以提高准确性
- 卡尔曼滤波与深度学习在感测器融合中的应用
即时处理与自动决策
- 自动驾驶感知中的延迟与即时限制
- 处理感测器数据以进行导航与障碍避免
- 案例研究:Tesla、Waymo及其他行业领先者
自动驾驶车辆感测器的测试与校准
- 感测器校准与错误修正方法
- 在不同环境中测试感测器性能
- 优化感测器位置以增强车辆感知能力
自动驾驶车辆感测的未来趋势
- 自动驾驶汽车中的新兴感测技术
- AI驱动的感测数据分析进展
- 完全自动驾驶车辆感知系统的未来
总结与下一步
要求
- 对汽车系统和电子设备的理解
- 具备如Python或MATLAB等程式语言的经验
- 控制系统和信号处理的基础知识
目标受众
- 从事自动驾驶车辆开发的工程师
- 对感测器整合感兴趣的Automotive专业人士
- 探索智慧移动中感测器应用的物联网专家
21 小时