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    智能驾驶算法与技术实践—课程板块

    • 培训背景

    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。28圈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。

     

    • 培训背景

    »  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天

    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天

    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天

    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：