• 学习时长

    6周 / 每周至少8小时

  • 答疑服务

    专属微信答疑群 / 讲师助教均参与

  • 作业批改

    课程配有实践作业 / 助教1V1批改

  • 课程有效期

    一年 / 告别拖延,温顾知新

课程价格: 1099.00

  • 第1章: 如何构建自动驾驶的多传感器系统
  • 第1节: 多传感器系统的构建
  • 第2节: 多传感器系统的标定闭环
  • 第3节: 多传感器系统的时序闭环
  • 第4节: 多传感器系统的数据高效接入及工程实现
  • 第5节: 多传感器融合问题建模
  • 第2章: 多传感器融合算法
  • 第1节: 感知系统架构
  • 第2节: Object级别的后融合算法:Kalman Filter与Extented Kalman Filter
  • 第3节: LiDAR+Camera的前融合算法:MV3D, FrustumPointnet, ContFuse, CalibNet
  • 第4节: Camera+Radar的前融合算法:CRFNet, GRIFNet
  • 第5节: 场景理解:自动驾驶遇到的新问题
  • 第6节: 融合系统设计
  • 第4章: 融合感知系统工程化:在线系统与离线系统构建
  • 第1节: 基础结构设计:输入frame,输出fusion结果
  • 第2节: 在线系统设计:Perception System的流程
  • 第3节: 在线系统设计:构建以datapool和threadpool为基础的pipeline执行架构
  • 第4节: 离线系统设计:如何构建分级性能感知系统评估体系
  • 第5节: 离线系统设计:如何构建数据闭环
  • 第6节: 离线系统设计:如何构建离线分析工具链

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