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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。yl6809永利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：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
课程名称：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
课程名称：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
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