• 学习时长

    10周/建议每周至少6小时

  • 答疑服务

    专属微信答疑群/讲师助教均参与

  • 作业批改

    每章节设计作业/助教及时批改评优

  • 课程有效期

    一年/告别拖延,温故知新

*课程已报满,可预约下一期

  • 1:开课典礼
  • 第1章: 课程介绍
  • 2:【课件】第一章讲义
  • 第1节: 自主泊车介绍
  • 免费 3:【视频】自主泊车介绍
  • 第2节: 课程整体介绍
  • 免费 4:【视频】课程整体介绍
  • 第3节: 课程前置基础
  • 免费 5:【视频】课程前置基础
  • 第4节: 坐标变换
  • 免费 6:【视频】坐标变换
  • 第5节: 本章作业
  • 7:【视频】本章作业
  • 8-1:作业说明文档
  • 8-2:【作业】第一章
  • 8-3:作业压缩包
  • 第2章: 运动估计
  • 9:【课件】第二章讲义
  • 第1节: 状态估计的背景介绍
  • 10:【视频】状态估计的背景介绍
  • 第2节: 扩展卡尔曼滤波(EKF)
  • 11:【视频】 扩展卡尔曼滤波1 贝叶斯滤波
  • 12:【视频】扩展卡尔曼滤波2 卡尔曼滤波
  • 13:【视频】扩展卡尔曼滤波3 扩展卡尔曼滤波
  • 第3节: 车辆状态估计
  • 14:【视频】车辆状态估计
  • 第4节: 本章作业
  • 15:【视频】本章作业
  • 16-1:作业说明文档
  • 16-2:【作业】第二章
  • 16-3:作业demo
  • 16-4:作业压缩包
  • 第3章: 相机模型
  • 17:【课件】第三章讲义 敬请期待
  • 第1节: 相机介绍
  • 18:【视频】相机介绍 敬请期待
  • 第2节: 针孔相机模型与3D坐标变换
  • 19:【视频】针孔相机模型与3D坐标变换 敬请期待
  • 第3节: 相机畸变
  • 20:【视频】相机畸变 敬请期待
  • 第4节: 鱼眼相机模型MEI
  • 21:【视频】鱼眼相机模型MEI 敬请期待
  • 第5节: IPM图像拼接
  • 22:【视频】IPM图像拼接 敬请期待
  • 第6节: 本章作业
  • 23:【视频】本章作业 敬请期待
  • 24-1:作业代码文件 敬请期待
  • 24-2:【作业】第三章 敬请期待
  • 24-3:作业说明文档 敬请期待
  • 第4章: 泊车感知语义分割
  • 第1节: 本章背景介绍
  • 第2节: 图像分类算法
  • 第3节: 语义分割算法
  • 第4节: 目标检测算法
  • 第5节: 自主泊车场景中的语义分割
  • 第6节: 本章作业
  • 第5章: 泊车地图构建
  • 第1节: 坐标变换
  • 第2节: 语义标量点云地图的构建
  • 第3节: 停车位检测
  • 第4节: 本章作业
  • 第6章: 泊车语义定位
  • 第1节: 语义点云配准
  • 第2节: KD树构建
  • 第3节: 视觉IMU轮速融合定位
  • 第4节: 视觉语义+IMU+轮速融合定位
  • 第5节: 本章作业
  • 第7章: 轨迹规划
  • 第1节: 轨迹搜索
  • 第2节: 轨迹平滑
  • 第3节: hybrid A*轨迹规划
  • 第4节: 实践:基于hybrid A*的车位导航轨迹规划
  • 第8章: 车辆控制
  • 第1节: 车辆运动学模型
  • 第2节: PID/LQR控制
  • 第3节: 模型预测控制
  • 第4节: 实践:设计PID和LQR控制器,实现车辆轨迹跟踪控制
  • 第9章: 大作业实践
  • 第1节: 泊车仿真器介绍
  • 第2节: 环境仿真搭建
  • 第3节: AVP仿真整体流程
  • 第4节: 实践:AVP自主泊车系统仿真实践大作业
  • 第10章: 自主泊车前沿分享
  • 第1节: 基于模仿学习的端到端自动驾驶
  • 第2节: 基于强化学习的混合策略泊车
  • 第3节: 基于视觉语言模型的智能AVP

课程的每一章节将会配备相应的实践项目,包括泊车所需软件环境安装、泊车定位、泊车感知、泊车建图、规划与控制,最后由同学们将每一章节的实践内容串在一起,在仿真环境中,实现一个完整的自主代客泊车系统。

ROS可视化工具RVIZ绘制自定义车辆轨迹

基于EKF的IMU、轮速计与GPS融合定位

基于IPM方法的鱼眼相机图像拼接

基于BiSeNet语义分割算法的车位分割

车位元素拼接,构建自主泊车的车库地图

视觉语义+IMU+轮速融合定位

基于Hybrid A*的车位导航轨迹规划

设计PID和LQR控制器,实现车辆轨迹跟踪控制

AVP自主代客泊车系统仿真实践大作业

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