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曙海教学优势
本课程，秉承二十一年积累的教学品质，以项目实现为导向,面向企事业项目实际需要,老师将会与您分享设计的全流程以及工具的综合使用经验、技巧。课程可定制,线上/线下/上门皆可,热线:4008699035。
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培训大纲
| 模块 | 内容 |
| 自动驾驶感知算法激光感知（一）：激光雷达介绍 | 前言 |
| 1机械式激光雷达 | |
| 2半固态式激光雷达 | |
| 3纯固态式激光雷达 | |
| 自动驾驶感知算法激光感知（二）：激光雷达标定 | 1激光雷达标定介绍 |
| 2. 标定算法介绍 | |
| 2.1 标定环境 | |
| 2.2 墙面、地面点云提取 | |
| 2.3 最小方差标定算法 | |
| 2.4 附录–变换矩阵 | |
| 自动驾驶感知算法激光感知（三）：Faster-RCNN系列 | 综述 |
| 1. 传统算法流程 | |
| 2. Faster-RCNN系列算法流程 | |
| 3. 提取候选框方法介绍 | |
| 二、RCNN网络 | |
| 1. 网络介绍 | |
| 2. 算法流程 | |
| 3. 缺点 | |
| 三、SPPNet网络 | |
| 1. 网络改进 | |
| 四、Fast RCNN | |
| 五、Faster RCNN | |
| 1. 网络改进 | |
| 2. RPN网络介绍 | |
| 3. 代码分析 | |
| 3.1. 数据集 | |
| 3.2. 网络搭建 | |
| 六、AABB矩形相交判断 | |
| 七、OBB旋转矩形相交判断 | |
| 自动驾驶感知算法激光感知（四）：点云聚类算法之DBSCAN | 一、DBSCAN介绍 |
| 二、算法流程 | |
| 三、算法改进 | |
| 四、KD-Tree | |
| 1. 构造 | |
| 2. leaf_size | |
| 3. 如何进行半径搜索 | |
| 自动驾驶感知算法激光感知（五）：计算目标最小凸多边形及航向角 | 一、点云凸包 |
| 格雷厄姆扫描算法流程 | |
| 二、车辆航向角 | |
| 1. PCA算法 | |
| 2. 凸多边形最小外接矩形算法 | |
| 3. L-shape拟合算法 | |
| 自动驾驶感知算法基于实现项目应用 | 自驾车自动驾驶系统的体系结构一般分为感知系统和决策系统。感知系统一般分为许多子系统，负责自动驾驶汽车定位、静态障碍物测绘、移动障碍物检测与跟踪、道路测绘、交通信号检测与识别等任务。决策系统通常被划分为许多子系统，负责诸如路径规划、路径规划、行为选择、运动规划和控制等任务。 |
