课程中文标题：掌握ADAS/自动驾驶目标追踪技术
课程英文标题：Mastering Target Tracking for ADAS / Autonomous Driving
课程时长：11小时6分钟（87讲）
核心技术：状态估计、传感器融合、卡尔曼滤波器、随机过程、贝叶斯估计
行业应用：自动驾驶汽车、高级驾驶辅助系统（如紧急制动、自适应巡航）、机器人、航空航天、工业控制
一、课程核心模块与技术亮点
• 从基础概率论出发，逐步升级至实际传感器数据处理，将抽象概念与道路场景（如车辆交叉、行人隐藏、车道变更）直观关联
• 通过可视化方式解析随机变量与分布，将传感器（摄像头、雷达、激光雷达等）的不确定性转化为可计算的概率模型
• 深入讲解随机过程（马尔可夫性、平稳性、遍历性），结合车辆运动与道路动态条件，搭建理论与实际应用的桥梁
• 基于概率视角重构信号与系统知识，关联传感器与ECU的数据处理机制，引入最小均方误差、最小二乘法等估计算法
• 以渐进式代码实践构建卡尔曼滤波器及其非线性扩展（EKF），通过模拟驾驶场景（超车、交叉路口等）强化算法应用能力
• 注重多传感器（摄像头+雷达）融合技术，提升目标追踪的鲁棒性与精度，为后续学习强化学习、高级卡尔曼方法奠定基础
• 课程设计兼顾初学者与工程师，采用可视化案例与代码演示，确保抽象理论（如贝叶斯估计）与自动驾驶、机器人等产业需求紧密结合
（注：课程中部分图片由AI生成，内容版权归Kognimori所有）
资料：
