自动驾驶感知系统技术与开发培训课程
一、课程基本信息
二、培训内容
1. 自动驾驶感知系统概述
感知系统功能定义（目标检测/分类/跟踪/可通行区域）；环境感知需求与性能指标；传感器配置方案（纯视觉/多传感器融合）；感知系统与规划控制接口。
2. 车载传感器特性与选型
相机传感器：CMOS/CCD、分辨率、帧率、动态范围；激光雷达：机械式/固态/MEMS、线数、视场角、点频；毫米波雷达：24GHz/77GHz、测距测速原理；超声波雷达：短距探测应用；组合导航与IMU。
3. 相机标定与图像预处理
相机成像模型与内参标定；畸变校正与图像校正；外参标定（相机-车辆/相机-相机）；图像预处理（去噪/增强/色彩校正）；同步触发与时间戳对齐。
4. 基于视觉的目标检测
传统方法（HOG+SVM/ Haar+Adaboost）；深度学习目标检测（YOLO/SSD/Faster R-CNN）；2D/3D目标检测；实例分割与语义分割（UNet/DeepLab）；车道线检测与可行驶区域分割。
5. 激光雷达点云处理
点云数据格式与特性；点云滤波（体素滤波/直通滤波）；地面分割与点云聚类（欧式聚类/DBSCAN）；点云目标检测（PointNet/PointPillars/VoxelNet）；点云目标分类与跟踪。
6. 毫米波雷达数据处理
雷达目标检测原理（CFAR）；目标列表与点云输出；多普勒效应与速度测量；雷达目标聚类与跟踪；雷达噪声抑制与虚警滤除。
7. 多传感器融合技术
融合架构（前融合/后融合/混合融合）；时空对齐与坐标变换；基于卡尔曼滤波的目标跟踪（KF/EKF/UKF）；基于匈牙利算法的数据关联；多传感器融合感知框架（Camera+LiDAR+Radar）。
8. 传感器标定与联合标定
相机-激光雷达联合标定；相机-毫米波雷达联合标定；多相机环视标定；标定场设计与标定工具；在线标定与自标定技术。
9. 感知算法模型训练与优化
训练数据集构建（采集/标注/增强）；模型训练与调优；模型轻量化与量化压缩；嵌入式平台部署优化；模型评测与性能分析。
10. 感知系统测试与验证
封闭场地测试与开放道路测试；基于场景的测试用例设计；感知性能评价指标（mAP/召回率/准确率/IOU）；长尾场景与Corner Case覆盖；真值系统与自动化评测。
11. 感知系统功能安全设计
感知失效模式分析（漏检/误检/延迟）；功能安全对感知要求（ASIL等级）；感知冗余设计（异构传感器/算法冗余）；安全状态定义与降级策略。
12. 下一代感知技术趋势
端到端感知与BEV感知；Transformer在感知中的应用；Occupancy Network；4D成像雷达；事件相机与神经形态视觉；车路协同感知。
【综合案例研讨】
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案例一：城市NOA感知系统开发实践——某城市领航辅助驾驶项目，基于多相机+激光雷达融合方案，实现车辆、行人、骑行者、车道线、交通标志的全天候稳定检测，解决复杂路口与遮挡场景下的感知难题。
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案例二：相机-激光雷达联合标定故障排查——某量产车型感知系统出现目标位置偏差，通过分析标定参数与点云投影一致性，定位外参标定漂移问题，重新标定后位置精度提升至5cm以内。
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案例三：AEB系统感知性能优化——某AEB功能在夜间行人测试中频繁漏检，通过优化低光照图像增强算法与雷达-视觉融合策略，将夜间行人检测率从82%提升至96%，通过Euro NCAP测试。
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