自動駕駛入門培訓學習學校

?

涵蓋基本概念、傳感器、核心技術、系統架構、應用實例、法規與未來趨勢等模塊，適用于初學者、工程師、學生等各類人群的入門學習需求：

?

?

課程導論

1.1 自動駕駛的定義與發展歷史

1.2 當前行業發展現狀與未來趨勢

1.3 培訓目標與學習路徑

?

自動駕駛分級與系統架構

2.1 自動駕駛分級標準（L0-L5）

2.2 自動駕駛系統整體架構

2.3 主要功能模塊簡介

?

自動駕駛關鍵傳感器

3.1 激光雷達（LiDAR）原理與應用

3.2 攝像頭與計算機視覺

3.3 毫米波雷達與超聲波傳感器

3.4 傳感器融合技術

?

環境感知與目標檢測

4.1 目標檢測與識別基本方法

4.2 語義分割與場景理解

4.3 障礙物檢測與跟蹤

?

定位與地圖技術

5.1 GNSS與IMU定位技術

5.2 高精度地圖原理

5.3 SLAM（同步定位與建圖）

?

路徑規劃與決策

6.1 全局路徑規劃與局部路徑規劃

6.2 行為決策與運動控制

6.3 動態避障與交通規則遵循

?

車輛運動控制系統

7.1 橫向與縱向控制算法

7.2 車輛動力學基礎

7.3 控制系統穩定性與安全性

?

自動駕駛軟件與平臺

8.1 典型開發平臺（ROS、Apollo、Autoware）簡介

8.2 軟件架構與模塊化設計

8.3 數據記錄與仿真測試

?

自動駕駛產業應用與案例

9.1 自動駕駛汽車的實際示范應用

9.2 乘用車、商用車與專用車場景

9.3 國內外主流自動駕駛公司技術比較

?

法規、倫理與安全

10.1 自動駕駛相關法律法規

10.2 信息安全與數據隱私保護

10.3 功能安全與冗余設計

?

未來趨勢與挑戰

11.1 V2X與車路協同技術

11.2 端到端AI驅動的自動駕駛

11.3 持續學習與自主進化

?

實操演練與案例分析

12.1 開源仿真平臺體驗（可選：CARLA/Autoware等）

12.2 典型傳感器數據處理演示

12.3 項目分組與經驗分享

?

總結與答疑環節

?

如需不同層次（如初學者/研發/管理）的細分目錄，或者某一章節的詳細內容提綱，也歡迎隨時告知！

?

?