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    智能驾驶算法与技术实践—课程板块

    • 培训背

    在汽车产业智能化变革浪潮中,智能驾驶技术已成为核心发展方向。随着传感器、计算机视觉、人工智能等技术不断进步,智能驾驶从辅助驾驶向高度自动驾驶甚至无人驾驶迈进。然而,技术落地面临诸多挑战,如算法的精准性和稳定性不足、传感器数据处理与融合难度大、系统的测试与评估缺乏标准等。ag真人平台开设智能驾驶算法与技术实践系列课程,旨在帮助学员系统学习智能驾驶领域从算法原理到数据处理、测评的全流程知识与技能。

     

    • 培训背

    »  掌握智能驾驶关键算法原理,包括路径规划、控制算法等,能够根据不同场景设计合适的算法方案

    »  熟悉智能驾驶感知技术,如目标检测、车道线识别等,能熟练优化感知算法性能的能力。

    »  熟练使用智能驾驶数据采集、解析、标注、训练及测评工具,能够运用所学知识搭建数据驱动的感知测评体系。

     

    • 培训收益

    »  实践应用:能够将所学知识灵活运用到实际项目中,如设计智能驾驶系统的算法模块,提升路径规划的准确性和行驶安全性;优化感知算法,增强对复杂路况和目标的识别能力;利用数据采集与测评工具,完善智能驾驶系统的测试流程,提高系统稳定性。

     

    • 课程大纲

    课程名称

    天数

    课程大纲

    智能驾驶技术与算法

    2

    1.智能驾驶前端调试工具介绍

    2.路径跟踪与横纵向控制算法原理介绍

    3.智能驾驶全局路径规划算法原理介绍

    4.智能驾驶AVP泊车规划控制算法原理介绍

    5.智能驾驶AVP行车规划控制算法原理介绍

    6.智能驾驶高精地图API功能介绍原理介绍

    智能驾驶感知算法及技术

    2

    1.智能驾驶感知算法及技术概述

    2.三维目标检测跟踪融合算法介绍

    3.车道线检测跟踪方案原理介绍

    4.可通行区域检测方案原理介绍

    5.建图与定位技术方案介绍

    6.停车位检测方案原理介绍

    智能驾驶采集与感知测评技术

    2

    1.智能驾驶传感器应用概述

    2.智能驾驶感知与数据采集系统电气架构与方案

    3.智驾数据解析方法

    4.智能驾驶传感器标定技术

    5.数据驱动闭环概述

    6.数据采集工具介绍与实操

    7.数据标注工具介绍与实操

    8.数据训练工具介绍与实操

    9.感知测评工具介绍与实操

    关键词: