自動駕駛感知算法培訓

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內容

自動駕駛感知算法激光感知（一）：激光雷達介紹

前言

1機械式激光雷達

2半固態式激光雷達

3純固態式激光雷達

自動駕駛感知算法激光感知（二）：激光雷達標定

1激光雷達標定介紹

2.?標定算法介紹

2.1?標定環境

2.2?墻面、地面點云提取

2.3?最小方差標定算法

2.4?附錄–變換矩陣

自動駕駛感知算法激光感知（三）：Faster-RCNN系列

綜述

1.?傳統算法流程

2. Faster-RCNN系列算法流程

3.?提取候選框方法介紹

二、RCNN網絡

1.?網絡介紹

2.?算法流程

3.?缺點

三、SPPNet網絡

1.?網絡改進

四、Fast RCNN

五、Faster RCNN

1.?網絡改進

2. RPN網絡介紹

3.?代碼分析

3.1.?數據集

3.2.?網絡搭建

六、AABB矩形相交判斷

七、OBB旋轉矩形相交判斷

自動駕駛感知算法激光感知（四）：點云聚類算法之DBSCAN

一、DBSCAN介紹

二、算法流程

三、算法改進

四、KD-Tree

1.?構造

2. leaf_size

3.?如何進行半徑搜索

自動駕駛感知算法激光感知（五）：計算目標最小凸多邊形及航向角

一、點云凸包

格雷厄姆掃描算法流程

二、車輛航向角

1. PCA算法

2.?凸多邊形最小外接矩形算法

3. L-shape擬合算法

自動駕駛感知算法基于實現項目應用

自駕車自動駕駛系統的體系結構一般分為感知系統和決策系統。感知系統一般分為許多子系統，負責自動駕駛汽車定位、靜態障礙物測繪、移動障礙物檢測與跟蹤、道路測繪、交通信號檢測與識別等任務。決策系統通常被劃分為許多子系統，負責諸如路徑規劃、路徑規劃、行為選擇、運動規劃和控制等任務。