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TRAINING INVITATION
[自主导航多传感器数据融合培训课程]
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TRAINING INVITATION
课程概述
本课程专为教授专业人员如何整合多源传感器数据而设计，旨在提升自动驾驶车辆的导航能力、环境感知与决策效率。作为讲师指导的线上培训，课程面向希望开发多传感器融合算法并优化自主系统实时导航的高级传感器融合专家与 AI 工程师。
课程目标
理解多传感器数据融合的基础原理与技术挑战
实现适用于实时自主导航的传感器融合算法
整合激光雷达（LiDAR）、相机、雷达（RADAR）数据以增强环境感知
分析与评估不同场景下融合系统的性能表现
开发传感器降噪与数据对齐的实用解决方案
适合学员
从事自主导航系统开发的传感器融合专家 专注于多传感器集成与数据处理的 AI 工程师 自动驾驶环境感知领域的研究人员
先修条件
具备 Python 编程经验
了解激光雷达、相机、雷达等基础传感器技术
熟悉 ROS（机器人操作系统）与数据处理
时间 . TIME
2025/06/08
3天，共21学小时
课程大纲
模块一：多传感器数据融合导论
数据融合在自主导航中的核心价值
多传感器集成面临的技术挑战
数据融合在实时感知中的工程应用
模块二：传感器技术与数据特性
激光雷达（LiDAR）：点云生成与处理机制
相机系统：视觉数据采集与图像处理
雷达（RADAR）：目标检测与速度估算
惯性测量单元（IMU）：运动轨迹追踪
模块三：数据融合基础理论
数学基础：卡尔曼滤波、贝叶斯推理
数据关联与时空对齐技术
传感器噪声与不确定性处理方法
模块四：自主导航融合算法
卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波（EKF）
非线性系统的粒子滤波应用
复杂动态场景的无迹卡尔曼滤波（UKF）
近邻法与联合概率数据关联（JPDA）的数据关联技术
模块五：传感器融合实战实现
激光雷达与相机数据融合的目标检测
雷达与相机数据融合的速度估算
GPS 与 IMU 数据融合的精确定位
模块六：实时数据处理与同步
时间戳与数据同步方法
延迟处理与实时性能优化
异步传感器的数据管理策略
模块七：高级技术与挑战
深度学习驱动的数据融合方法
多模态数据集成与特征提取
传感器故障与数据退化的应对方案
模块八：性能评估与优化
融合精度的量化评估指标
不同环境条件下的性能分析
系统鲁棒性与容错能力提升
模块九：案例研究与工程应用
自动驾驶原型车的融合技术实践
传感器融合算法的成功部署案例
工作坊：多传感器融合流水线实现
模块十：总结与进阶规划
课程知识体系总结与技术难点复盘
个人技能评估与改进建议
后续技术支持与进阶学习路径
培训交付模式
每次培训课程结束后，学员可回看全程培训课程视频。未能按时参加实时培训课程的学员，也可通过回看全程培训课程视频进行学习。培训结束后，学员可选择加入GRCC求职招聘群，有机会即时获得招聘最新信息！
