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                                    学习人数
                
                
2380
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                难度级别
                
中级
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                                    课程时长
                                
                
14时16分
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                综合评分
                
8
 
¥ 1399.00
- 第1章 Autoware概述
 - 1-1 Autoware简介 ( 04:27)
 - 1-2 课程介绍及软件工具介绍 ( 04:39)
 - 1-3 环境配置介绍 ( 01:50)
 - 1-4 实践:代码文件overview ( 09:25)
 - 1-5 实践: 自带demo的配置与运行 ( 17:36)
 
- 第2章 Autoware建图模块解析
 - 2-1 高精地图与经典建图算法概述 ( 13:03)
 - 2-2 map_file模块介绍及源码解析(上) ( 03:40)
 - 2-3 map_file模块介绍及源码解析(下) ( 15:46)
 - 2-4 Ndt_mapping模块介绍及源码解析(上) ( 02:03)
 - 2-5 Ndt_mapping模块介绍及源码剖析(下) ( 22:24)
 - 2-6 实践: 基于Ndt_mapping算法建立点云地图 ( 10:05)
 - 2-7 实践: Autoware tool与Vector map绘制 ( 31:18)
 
- 第3章 Autoware定位模块解析
 - 3-1 常见定位方法概述 ( 08:54)
 - 3-2 Ndt_matching模块算法原理及源码解析 ( 20:33)
 - 3-3 gnss_localizer模块算法原理及源码分析 ( 11:06)
 - 3-4 ndt_cpu模块介绍及代码解析 ( 37:00)
 - 3-5 实践:在高精地图中实现导航定位 ( 14:21)
 - 3-6 拓展:建图定位算法就业及深入研究指南 ( 07:10)
 - 3-7 直播答疑(上) ( 47:09)
 - 3-8 直播答疑(下) ( 26:13)
 - 3-9 作业讲解 ( 07:06)
 
- 第4章 Autoware感知模块解析
 - 4-1 常见感知算法概述 ( 11:26)
 - 4-2 lidar_euclidean_clustering模块源码解析及实践 ( 37:19)
 - 4-3 roi_objects_filter模块源码解析及实践 ( 24:24)
 - 4-4 lidar_kf_contour_track模块源码解析及实践 ( 36:39)
 - 4-5 拓展:感知算法就业及深入研究指南 ( 07:39)
 - 4-6 作业讲解 ( 08:25)
 
- 第5章 Autoware仿真环境的搭建
 - 5-1 仿真的必要性及常见仿真工具介绍 ( 13:39)
 - 5-2 仿真模块介绍及源码解析 ( 25:18)
 - 5-3 实践:给车辆添加一个传感器 ( 16:36)
 - 5-4 实践:仿真环境下实现定位和感知 ( 10:02)
 - 5-5 作业讲解 ( 07:20)
 
- 第6章 Autoware决策规划模块解析
 - 6-1 自动驾驶规划算法概述 ( 09:14)
 - 6-2 课程所涉及的规划决策方案介绍 ( 15:39)
 - 6-3 lane_planner模块源码解析及仿真 ( 39:00)
 - 6-4 astar规划模块源码解析及仿真 ( 42:55)
 - 6-5 op-planner规划源码解析及仿真 ( 35:38)
 
- 第7章 Autoware运动控制模块解析
 - 7-1 自动驾驶控制算法概述 ( 04:47)
 - 7-2 velocity_set模块源码解析及仿真 ( 20:12)
 - 7-3 pure_pursuit模块源码解析及仿真 ( 24:47)
 - 7-4 mpc模块源码解析及仿真 ( 25:39)
 - 7-5 规划控制算法就业指南 ( 04:43)
 
- 第8章 Autoware的实际应用拓展
 - 8-1 课程回顾 ( 17:24)
 - 8-2 Autoware的其他模块介绍 ( 15:15)
 - 8-3 浅谈Autoware的移植部署 ( 09:54)
 - 8-4 训练项目预告 ( 02:57)
 
- 第9章 基于 Autoware的自动驾驶DEMO训练
 - 9-1 基于 Autoware的无人车巡检DEMO实训 ( 08:48)
 - 9-2 仿真环境的更新完善 ( 05:44)
 - 9-3 课程结语 ( 05:17)
 - 9-4 期末答疑 ( 54:29)
 
讲师提示
- 讲师简介
 - 在自动驾驶和机器人领域有丰富的项目经验,目前主要负责slam和fusion技术在智能驾驶和辅助驾驶方面的开发和落地。曾先后在两家上市科技公司担任算法工程师,并以算法负责人的身份主导完成过多个无人车、机器人在室内/外场景的研发和落地工作。对Autoware自动驾驶框架及常见的激光/视觉slam框架及源码有深入的研究经验和丰富的工程项目落地经验。
 
资料下载
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                        【autoware课前】学习说明607.17K 16次下载
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