汽車自動駕駛（實驗）

實驗1實驗平臺與基礎(chǔ)環(huán)境建立
1.1實驗?zāi)康?br />1.2實驗過程簡介
1.2.1實驗過程
1.2.2實驗條件
1.3前導(dǎo)知識
1.3.1小車實驗平臺的系統(tǒng)架構(gòu)
1.3.2平臺軟件的組成
1.3.3Cyber RT框架與代碼編輯
1.3.4工具鏈簡介
1.4實驗步驟
1.4.1小車硬件的拆解與安裝
1.4.2小車車載系統(tǒng)操作與軟件調(diào)試
思考題
參考文獻
實驗2車聯(lián)網(wǎng)
2.1實驗?zāi)康?br />2.2實驗過程簡介
2.2.1實驗小車通信基礎(chǔ)實驗
2.2.2車載通信系統(tǒng)硬件操作及接口配置實驗
2.2.3實驗條件
2.3前導(dǎo)知識
2.3.1以太網(wǎng)通信實現(xiàn)代碼與相關(guān)庫基礎(chǔ)
2.3.2車聯(lián)網(wǎng)通信設(shè)備硬件及軟件接口簡介
2.4實驗步驟
2.4.1實驗小車通信基礎(chǔ)與分布式云任務(wù)適配實驗
2.4.2車載系統(tǒng)硬件操作及通信接口配置實驗
思考題
參考文獻
實驗3高精地圖和車輛定位
3.1實驗?zāi)康?br />3.2實驗過程簡介
3.3前導(dǎo)知識
3.3.1常用地圖軟件介紹及操作
3.3.2定位源介紹
3.3.3UWB定位方法
3.4實驗步驟
3.4.1基于高精地圖的室外定位實驗
3.4.2基于UWB的室內(nèi)定位實驗
思考題
參考文獻
實驗4視覺目標(biāo)感知： 傳統(tǒng)CV方法
4.1實驗?zāi)康?br />4.2實驗過程簡介
4.3前導(dǎo)知識
4.3.1攝像頭傳感器介紹
4.3.2OpenCV介紹及基本操作
4.3.3視頻數(shù)據(jù)格式及使用OpenCV操作
4.3.4圖像色彩模式
4.3.5使用OpenCV庫對圖像進行透視變換
4.3.6灰度圖處理及二值化
4.3.7邊緣提取及圖像掩碼
4.3.8滑動窗口提取車道線
4.4實驗步驟
4.4.1俯視圖透視變換實驗
4.4.2圖像坐標(biāo)系到車身坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換實驗
4.4.3實車標(biāo)定實驗
4.4.4車道線提取實驗
思考題
參考文獻
實驗5視覺目標(biāo)感知： 深度學(xué)習(xí)方法
5.1實驗?zāi)康?br />5.2實驗過程簡介
5.3前導(dǎo)知識
5.3.1AI Studio介紹及使用
5.3.2小車硬件平臺介紹
5.3.3Jupyter Notebook介紹
5.3.4Logistic 回歸模型
5.3.5YOLOv3圖像識別模型
5.3.6數(shù)據(jù)集解釋與項目說明
5.4實驗步驟
5.4.1Logistic回歸模型識別圖像實驗
5.4.2從圖像中識別交通標(biāo)示牌
思考題
參考文獻
實驗6激光雷達點云處理
6.1實驗?zāi)康?br />6.2實驗過程簡介
6.3前導(dǎo)知識
6.3.1激光雷達的安裝與使用方法
6.3.2ApolloScape自動駕駛數(shù)據(jù)集
6.3.3PCL的基本操作方法
6.3.4點云聚類算法的基本流程
6.4實驗步驟
6.4.1點云數(shù)據(jù)可視化操作
6.4.2點云數(shù)據(jù)地面分割操作
6.4.3點云數(shù)據(jù)目標(biāo)聚類操作
思考題
參考文獻
實驗7決策規(guī)劃技術(shù)
7.1實驗?zāi)康?br />7.2實驗過程簡介
7.2.1實驗條件
7.2.2實驗過程
7.3前導(dǎo)知識
7.3.1應(yīng)用場景介紹
7.3.2決策規(guī)劃算法
7.4實驗步驟
7.4.1分解式?jīng)Q策規(guī)劃實驗
7.4.2集中式?jīng)Q策規(guī)劃實驗
思考題
參考文獻
實驗8車輛縱橫向控制
8.1實驗?zāi)康?br />8.2實驗過程簡介
8.3前導(dǎo)知識
8.3.1小車控制平臺介紹
8.3.2CarSim動力學(xué)仿真軟件介紹
8.4實驗步驟
8.4.1小車控制實驗
8.4.2CarSim軟件仿真實驗
8.4.3CarSimSimulink聯(lián)合仿真實驗
思考題
參考文獻
實驗9自動駕駛功能集成與整車測試
9.1實驗?zāi)康?br />9.2實驗過程簡介
9.2.1實驗過程
9.2.2實驗條件
9.3前導(dǎo)知識
9.3.1功能模塊回顧
9.3.2小車自動駕駛整車開發(fā)集成
9.3.3小車自動駕駛整車測試
9.4實驗步驟
9.4.1功能模塊單元測試
9.4.2小車自動駕駛集成聯(lián)調(diào)與測試
思考題
參考文獻