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自动驾驶技术基础

自动驾驶技术基础

百度Apollo联手Udacity,推出双方共同打造的 “Apollo 自动驾驶入门”课程,从源头破解行业发展人才瓶颈,推动无人驾驶技术走向“全民时代”。

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课程介绍

欢迎加入《Apollo自动驾驶入门课》学习阵营!

本课程由百度Apollo联合Udacity 共同打造,通过本课程,你将了解无人驾驶车的关键部分,掌握 Apollo 高精度地图、定位、感知、预测、规划 与控制等相关知识,并开启自动驾驶的学习之旅。

“授人以鱼不如授人以渔。我们期望将 Apollo 系统和无人驾驶普及至全球,让人人都迈出成为自动驾驶工程师的第一步,真正迎来自动驾驶技术的‘全民时代’。”

适用人群:

  • 面向对自动驾驶感兴趣的零基础学员

前置知识:

  • 本课程无前置知识

课程交流:

①、可在社区https://studio.apollo.auto/community/article/172讨论帖下留言,我们讲及时回答。

②、加入课程后,请扫码加入课程官方QQ群(群号)答疑交流。加入课程后,扫描下方二维码添加Apollo小哥哥,发送课程名称“Apollo自动驾驶入门课”即可加入学习交流群。

课程目录

第一课:无人驾驶概览
1. 欢迎学习Apollo课程
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2. 你将学到什么?
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3. 什么是无人驾驶?
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4. Sebastian欢迎辞
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5. 无人驾驶车的运作方式
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6. Apollo团队与架构
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7. 参考车辆与硬件平台
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8. 开源软件架构
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9. 云服务
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10. 无人驾驶车纳米学位
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11. 开启专题学习之旅
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第二课:高精地图
1. 地图简介
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2. Sebastian介绍高精度地图
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3. 高精度地图vs传统地图
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4. 地图与定位、感知与规划的关系_a
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5. 地图与定位、感知与规划的关系_b
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6. 地图与定位、感知与规划的关系_c
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7. Apollo高精度地图
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8. Apollo高精度地图构建
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9. 课程综述
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第三课:定位
1. 定位简介
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2. Sebastian介绍定位
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3. GNSSRTK_a
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4. GNSSRTK_b
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5. 惯性导航_a
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6. 惯性导航_b
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7. 激光雷达定位
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8. 视觉定位
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9. Apollo定位
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10. 项目示例被盯上的小车
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11. 课程综述
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第四课:感知
1. 感知简介
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2. Sebastian介绍感知
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3. 计算机视觉
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4. 摄像头图像
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5. LiDAR图像
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6. 机器学习
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7. 神经网络
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8. 反向传播算法
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9. 卷积神经网络
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10. 检测与分类
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11. 跟踪
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12. 分割
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13. Apollo感知
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14. 传感器数据比较
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15. 感知融合策略
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16. 项目示例:感知与融合
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17. 课程综述
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第五课:预测
1. 预测简介_a
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2. 预测简介_b
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3. Sebastian介绍预测
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4. 不同的预测方式
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5. 基于车道的预测.mp4
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6. 障碍物状态
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7. 预测目标车道
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8. 递归神经网络
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9. 递归神经网络在目标车道预测的应用
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10. 轨迹生成
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11. 课程综述
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第六课:规划
1. 规划简介
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2. Sebastian介绍规划
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3. 路由
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4. 世界到图
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5. 网格世界_a
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6. 网格世界_b
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7. 网格世界_c
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8. Ap4
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9. 从路由到轨迹
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10. 3D轨迹
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11. 评估一条轨迹_a
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12. 评估一条轨迹_b
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13. Frenet坐标
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14. 路径-速度解耦规划
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15. 路径生成与选择
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16. ST图
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17. 速度规划
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18. 优化
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19. 路径-速度规划的轨迹生成
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20. Lattice规划
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21. ST轨迹的终止状态
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22. SL轨迹的终止状态
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23. Lattice规划的轨迹生成
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24. 项目示例路径规划
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25. 课程综述
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第七课:控制
1. 控制简介
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2. Sebastian介绍控制
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3. 控制流程_a
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4. 控制流程_b
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5. PID控制_a
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6. PID控制_b
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7. PID控制_c
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8. PID优劣对比
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9. 线性二次调节器
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10. 模型预测控制
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11. 时间范围与车辆模型
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12. MPC优化
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13. MPC优劣对比
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14. 项目示例:控制
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15. 课程综述
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第八课:结束旅程
1. 恭喜你完成课程学习
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2. Sebastian祝贺辞
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课程评价

授课老师