自動駕駛培訓

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第一天：自動駕駛基礎理論與核心技術

行業發展

1.?培訓目標與安排

2.?自動駕駛行業現狀與發展趨勢

3.?自動駕駛分級（L0-L5）詳解

自動駕駛系統架構

1.?典型自動駕駛系統總體架構

2.?感知、決策、執行與調度模塊簡介

感知技術與傳感器融合

1.?主要傳感器原理（攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、超聲波等）

2.?多傳感器融合基礎

3.?目標檢測與識別基礎

定位與高精地圖

1.?GNSS/RTK、IMU原理及組合導航

2.?高精地圖數據結構與應用

3.?定位與地圖在自動駕駛中的作用

實操/案例分析：主流感知模塊與傳感器數據解析

1.?采集與分析開放數據集（如KITTI、Apollo）

2.?簡單感知算法體驗

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第二天：決策規劃、控制與系統實現

自動駕駛決策與路徑規劃

1.?路徑規劃常用算法（A*、Dijkstra、采樣法等）

2.?行為決策與運動規劃簡介

車輛控制技術

1.?常見運動學模型（自行車模型等）

2.?縱向與橫向控制算法（PID、MPC等）簡介

自動駕駛仿真與測試

1.?常用仿真平臺（如CARLA、Apollo、Autoware簡述）

2.?仿真場景設計與功能驗證

3.?實際道路測試流程與安全協議

系統集成與功能實現

1.?端到端開發流程簡述（感知→決策→控制鏈路打通）

2.?常見中間件/開發框架（如ROS在自動駕駛中的應用）

實操環節：仿真平臺體驗/功能模塊演練

1.?在CARLA等平臺完成基礎自動駕駛流程演示

2.?簡要感受仿真測試、數據采集與分析

培訓總結與交流答疑