?培訓(xùn)對象：

汽車輔助駕駛系統(tǒng)（SAE L2/L3）、汽車主動安全技術(shù)工程師、研究人員

自動駕駛技術(shù)（SAE L4）工程師、研究人員、項目負(fù)責(zé)人

車用感知系統(tǒng)、 路徑規(guī)劃系統(tǒng)、SLAM 軟硬件研發(fā)工程師、研究人員

車用高精度地圖制作工程師、研究人員、項目負(fù)責(zé)人

對自動駕駛技術(shù)感興趣的投資經(jīng)理、行研人員、企業(yè)決策人員

課程受益：

汽車輔助駕駛系統(tǒng)（SAE L2/L3）、汽車主動安全技術(shù)工程師、研究人員

自動駕駛技術(shù)（SAE L4）工程師、研究人員、項目負(fù)責(zé)人

車用感知系統(tǒng)、 路徑規(guī)劃系統(tǒng)、SLAM 軟硬件研發(fā)工程師、研究人員

車用高精度地圖制作工程師、研究人員、項目負(fù)責(zé)人

對自動駕駛技術(shù)感興趣的投資經(jīng)理、行研人員、企業(yè)決策人員

培訓(xùn)內(nèi)容：

1?組合導(dǎo)航定位系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀

1.1?導(dǎo)航技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

1.2?導(dǎo)航技術(shù)分類

1.3?導(dǎo)航技術(shù)應(yīng)用場景

1.4?車用組合導(dǎo)航技術(shù)

2?車用組合導(dǎo)航技術(shù)架構(gòu)及原理

2.1?關(guān)鍵傳感器原理及參數(shù)

2.2?傳感器誤差模型

2.3?融合算法原理

2.4?數(shù)據(jù)格式解析與釋義

3?算法優(yōu)化與案例分析

3.1?基于模型的算法優(yōu)化

3.2?航向誤差優(yōu)化

3.3?姿態(tài)誤差優(yōu)化

3.4?傳感器零偏優(yōu)化

4?車用組合慣導(dǎo)系統(tǒng)使用及參數(shù)調(diào)試匹配

4.1?IFSNAV 軟件使用

4.2?系統(tǒng)參數(shù)釋義

4.3?車輛匹配步驟與要點

4.4?自學(xué)習(xí)流程與實操

5?為什么需要高精度地圖？

5.1 ?數(shù)字地圖的誕生與發(fā)展

5.2 ?高精度地圖的必要性

5.3 ?行業(yè)情況與發(fā)展

6?什么是高精度地圖？

6.1 ?高精度地圖的內(nèi)容

6.2 ?高精度地圖的模型

6.3 ?高精度地圖的數(shù)據(jù)組織方式

7?如何生產(chǎn)高精度地圖？

7.1 ?測繪與眾包

7.2 ?數(shù)據(jù)生產(chǎn)流程

7.3 ?眾包數(shù)據(jù)更新

8?如何使用高精度地圖？

8.1 ?自動駕駛對高精度地圖的依賴

8.2 ?高精度地圖對傳統(tǒng)地圖服務(wù)的升級

8.3 ?高精度綜合地理信息服務(wù)

9?課后討論