多传感器融合理论与实践：自动驾驶
课程简介
本资源文件名为“多传感器融合理论与实践：自动驾驶”，是一门专注于自动驾驶领域中多传感器融合技术的课程。课程内容涵盖了多种传感器（如相机、IMU、激光雷达和毫米波雷达等）的基础知识，以及它们之间的对比、同步和融合方法。通过本课程，您将深入了解如何在Ubuntu系统下配置多传感器融合所需的环境，并掌握点云去畸变、多相机同步、相机与IMU同步、相机与激光雷达同步、激光与IMU同步、相机与IMU融合、LIDAR-RADAR融合等实战技能。
课程内容
- 传感器基础知识
- 相机、IMU、激光雷达和毫米波雷达的基本原理与特性
- 各传感器之间的对比分析
- 传感器同步与标定
- 联合标定技术
- 空间同步方法
- 信息融合技术
- 多传感器信息融合的理论与实践
- 环境配置教程
- Ubuntu系统下的多传感器融合环境搭建
- 实战案例
- 点云去畸变与对齐问题
- 多相机同步融合实战
- 相机与IMU同步实战
- 相机与激光雷达同步实战
- 激光与IMU同步实战
- 相机与IMU融合实战
- LIDAR-RADAR融合实战
适用人群
- 刚入门视觉SLAM的小白
- 对自动驾驶中的感知模块感兴趣的学习者
- 毕业设计研究方向为多传感器融合的学生
课程价值
本课程几乎涵盖了多传感器融合课程的全部算法和内容，对了解自动驾驶中的感知模块具有较大的帮助。特别是对于毕业设计研究方向是多传感器融合的小伙伴，本课程将为您完成毕业论文提供有力的支持和促进作用。
通过学习本课程，您将掌握多传感器融合的核心技术，为未来的研究和实践打下坚实的基础。