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学习人数
1882
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难度级别
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课程时长
15时1分
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综合评分
10
￥ 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）
- 1-6 ros、c++及linux开发基础知识介绍(第二期新增) （ 22:06）
- 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）
- 2-8 作业思路讲解 (作业前必看) （ 05:22）
- 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模块介绍及源码解析 （ 20:33）
- 3-3 gnss_localizer模块介绍及源码解析 （ 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 作业思路讲解 （ 07:19）
- 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 作业思路讲解 (已更新) （ 02:13）
- 4-7 往期作业答疑参考（上） （ 19:39）
- 4-8 往期作业答疑参考（下） （ 26:13）
- 4-9 往期QA问题参考 （ 27:30）
- 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 （ 16:36）
- 5-5 作业思路讲解（已更新） （ 01:37）
- 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 本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规划模块源码剖析及仿真 （ 42:55）
- 6-5 op_planner规划源码解析及仿真（上） （ 35:38）
- 6-6 op_planner规划源码解析及仿真（下） （ 07:43）
- 6-7 作业思路讲解（已更新） （ 05:53）
- 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 拓展：规划控制算法就业及深入研究指南 （ 04:43）
- 7-6 作业思路讲解（已更新） （ 05:24）
- 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 （ 06:42）
- 8-3 浅谈Autoware的移植部署 （ 09:54）
- 第9章 基于 Autoware的自动驾驶DEMO训练
- 9-1 大作业Demo训练介绍 （ 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（上） （ 22:33）
- 9-5 期末答疑（下） （ 19:22）
讲师提示
天宇
某世界500强企业智能驾驶部门 技术专家
- 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课前资料】学习资料879.235M 7次下载 -
【autoware课前】学习说明607.17M 8次下载
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【autoware第1章】课件2.342M 5次下载 -
【autoware第1章】Demo数据集157.139K 1次下载
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【autoware第2章】课件1.033M 4次下载
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【autoware第2章】作业资料372.091M 1次下载
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【autoware第2章】作业练习424.71K 1次下载 -
【autoware第3章】课件1025K 3次下载
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【autoware第3章】ndt注释论文3M 4次下载
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【autoware第3章】作业练习137.382K 1次下载
