使用MATLAB实现自动驾驶培训课程-中科信软培训中心

使用MATLAB实现自动驾驶培训课程

本课程提供开发和验证自动驾驶感知算法的实践经验。例子和练习演示使用适当的 MATLAB ® 和 Automated Driving System Toolbox™的功能。

内容包括：

真实数据的标注
传感器数据可视化
检测车道与车辆
处理激光雷达点云
追踪和传感器融合
生成驾驶场景和传感器建模

课程要求

MATLAB 基础或使用 MATLAB 的同等经验。MATLAB 图像处理，计算机视觉和图像处理与计算机视觉的基本知识。MATLAB 深度学习作为推荐。

详细提纲：

真实数据的标注	目标：交互地在视频或图像序列中标注真实数据。使用检测结果和跟踪算法自动标注。 · Ground Truth Labeler 概述 · 标注 ROI（感兴趣区域）和场景 · 自动标注 · 查看/导出真实结果
传感器数据可视化	目标：可视化相机帧、雷达和激光雷达检测结果。使用适当的坐标系将图像坐标变换为车辆坐标，反之亦然。 · 创建鸟瞰图 · 绘制传感器覆盖区域 · 可视化检测结果和车道 · 从车辆到图像坐标变换 · 使用检测结果和车道边界注释视频
检测车道及车辆	目标：分割和建模抛物线形的车道。使用预训练的目标检测器检测车辆。 · 进行鸟瞰视图变换 · 检测车道特征 · 计算车道模型 · 使用真实数据验证车道检测结果 · 使用预训练的目标检测器检测车辆。
处理激光雷达点云	目标：使用存储为三维点云的激光雷达数据。通过将点云分割成簇来导入、可视化和处理点云。配准点云数据并构建累积点云地图 · 导入和可视化点云 · 预处理点云 · 从激光雷达传感器数据中分离目标 · 从激光雷达传感器数据构建地图

传感器融合和追踪

目标：创建一个多目标跟踪器以融合来自多个传感器的信息，如相机，雷达等。

· 跟踪多个目标

· 预处理检测结果

· Kalman 滤波

· 管理多个跟踪

· 使用多目标跟踪器进行跟踪

追踪扩展目标

目标：创建概率假设密度跟踪器跟踪扩展对象并估计其空间范围。

· 定义传感器配置

· 追踪扩展目标

· 估计空间范围

生成驾驶场景和传感器建模

目标：交互地创建驾驶场景和综合雷达/相机检测结果，测试自动驾驶感知算法。

· Driving Scenario Designer app概述

· 创建包含道路、参与者和传感器的场景

· 仿真和可视化场景

· 生成检测结果和导出场景

· 使用场景测试算法

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