智能驾驶技术与算法实战培训课程

 

一、培训对象

• 主机厂/Tier1的自动驾驶算法工程师、软件工程师

• 前瞻研发部门、智能驾驶系统集成人员

• 希望转型进入智能驾驶领域的传统汽车工程师

 

二、培训目标

1. 构建完整技术栈：系统掌握从感知、决策到控制的智能驾驶全链路核心技术

2. 掌握前沿算法：深入理解Transformer、BEV感知、占用网络等最新技术进展

3. 提升工程落地能力：通过动手实践，掌握感知算法在实际硬件平台上的部署与优化

4. 获得行业认证：通过考核可获得中汽学会等机构颁发的认证证书

 

三、培训内容

1. 智能驾驶系统架构概述：智能驾驶分级标准、主流技术路线对比、软硬件协同设计方法论

2. 传感器原理与融合技术：摄像头、毫米波雷达、激光雷达的工作原理、点云处理与多传感器融合策略

3. 深度学习基础与视觉感知：CNN/RNN架构、目标检测（YOLO系列）、图像分割、车道线识别算法

4. Transformer与BEV感知：Transformer原理详解、BEV空间构建方法、多视角融合技术

5. 占用网络与通用障碍物检测：占用网络（Occupancy Network）原理、3D场景重建、通用障碍物识别

6. 决策规划算法：状态机与行为决策、路径规划算法（A*/RRT）、轨迹规划与优化

7. 端到端模型与数据闭环：端到端自动驾驶架构、数据采集与标注、仿真闭环验证

8. 高精地图与定位技术：高精地图构建、SLAM算法、无图方案的技术对比

9. 嵌入式开发与部署：嵌入式平台（BPU/NPU）算法优化、模型量化与剪枝、推理加速

10. 动手学雷达感知：雷达点云处理实战、目标跟踪算法实现

11. 动手学融合感知：摄像头与雷达融合感知实战、BEV融合代码实现

12. 智能驾驶系统集成与测试：系统集成方法论、MIL/SIL/HIL测试、路测数据分析

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