基于ROS2的自动驾驶仿真平台培训课程
培训对象
自动驾驶仿真工程师、ROS2开发人员、智能汽车系统集成工程师、算法测试验证工程师。
培训目标
培训内容介绍
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ROS2与自动驾驶概述：ROS2在自动驾驶开发中的优势（分布式、实时性、通信效率）；ROS2的核心概念（节点、话题、服务、动作、参数）；自动驾驶仿真平台的作用（算法验证、数据生成、回归测试）。
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ROS2开发环境搭建：ROS2的安装与配置（Ubuntu+ROS2）；工作空间的创建与管理；功能包的创建与依赖管理；常用命令行工具的使用。
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ROS2通信机制深入：话题（Topic）的发布与订阅；服务（Service）的请求与响应；动作（Action）的服务器与客户端；QoS（服务质量）的设置；通信数据的序列化与反序列化。
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自动驾驶仿真软件介绍：主流开源/商业仿真软件对比（Carla、Autoware、LGSVL、SUMO、AirSim）；仿真软件的选择依据（传感器模型、物理引擎、场景编辑能力）。
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Carla仿真器基础：Carla的安装与配置；Carla的架构（服务器+客户端）；Carla中的地图与场景；Carla的传感器模型（摄像头、激光雷达、毫米波雷达、GPS、IMU）；Carla的Python API。
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Autoware自动驾驶框架：Autoware（基于ROS1/ROS2）的架构（感知、决策、规划、控制）；Autoware的核心模块（点云定位、目标检测、路径规划）；Autoware与仿真器的集成。
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ROS2与仿真器的桥接：ROS2与Carla的桥接（carla-ros-bridge）；话题的映射；传感器数据的ROS2发布；控制指令的接收；时间同步机制。
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虚拟传感器建模：摄像头仿真（畸变、曝光、噪声）；激光雷达仿真（线数、角度分辨率、点云噪声）；毫米波雷达仿真（目标级仿真、点云级仿真）；传感器参数的配置。
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场景编辑器与测试用例：Carla的场景编辑器；OpenSCENARIO标准；测试场景的定义（直道、弯道、十字路口、环岛）；动态障碍物的设置（车辆、行人、自行车）；天气与光照条件的设置。
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算法部署与测试：将自研算法（感知、规划、控制）部署到ROS2节点；在仿真环境中运行算法；算法性能的评估（横向误差、纵向误差、碰撞率、完成时间）；日志记录与回放。
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分布式仿真：多机联合仿真；云端仿真平台的搭建；大规模并行测试；仿真的自动化（CI/CD集成）。
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综合实战项目：基于ROS2和Carla的自动驾驶仿真平台搭建，包含ROS2环境配置、Carla-ROS2桥接、虚拟传感器数据获取、自研决策规划算法部署、典型场景测试、性能评估与可视化。
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