Sensor Technologies in Autonomous Vehicles

• 对汽车系统和电子设备的理解
• 具备如Python或MATLAB等程式语言的经验
• 控制系统和信号处理的基础知识

目标受众

• 从事自动驾驶车辆开发的工程师
• 对感测器整合感兴趣的Automotive专业人士
• 探索智慧移动中感测器应用的物联网专家

传感器是自动驾驶车辆运作的基础，能够实现即时感知、导航和决策。

这门由讲师指导的培训（线上或线下）针对中级工程师、汽车专业人士和物联网专家，旨在帮助他们了解传感器在自动驾驶汽车中的作用，涵盖LiDAR、雷达、摄像头以及传感器融合技术。

培训结束后，参与者将能够：

• 了解自动驾驶车辆中使用的不同类型传感器。
• 分析传感器数据，实现车辆的即时感知和决策。
• 实施传感器融合技术，提高车辆的准确性和安全性。
• 优化传感器的放置和校准，提升自动驾驶性能。

课程形式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实时实验室环境中进行动手操作。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们进行安排。

自动驾驶车辆感测器简介

• 自动驾驶车辆架构概述
• 感测器在自动驾驶技术中的角色
• 基于感测器的感知挑战与限制

自动驾驶车辆中的LiDAR感测器

• LiDAR的工作原理：原理与应用
• LiDAR数据处理与3D地图绘制
• LiDAR在自动驾驶系统中的优势与限制

雷达与超声波感测器

• 雷达用于物体检测与碰撞避免
• 解读雷达信号与多普勒效应
• 超声波感测器用于低速导航

相机与Computer Vision系统

• 自动驾驶车辆中使用的相机类型
• 用于物体识别的图像处理技术
• 深度学习在视觉感知中的应用

Sensor Fusion与Data Integration

• 感测器融合技术简介
• 结合LiDAR、雷达与相机数据以提高准确性
• 卡尔曼滤波与深度学习在感测器融合中的应用

即时处理与自动决策

• 自动驾驶感知中的延迟与即时限制
• 处理感测器数据以进行导航与障碍避免
• 案例研究：Tesla、Waymo及其他行业领先者

自动驾驶车辆感测器的测试与校准

• 感测器校准与错误修正方法
• 在不同环境中测试感测器性能
• 优化感测器位置以增强车辆感知能力

自动驾驶车辆感测的未来趋势

• 自动驾驶汽车中的新兴感测技术
• AI驱动的感测数据分析进展
• 完全自动驾驶车辆感知系统的未来

总结与下一步