课程名称：Mastering Target Tracking for ADAS / Autonomous Driving

发布日期：2025年12月

课程时长：共87节课，累计11小时6分钟

文件大小：4.13GB

语言：英语

课程级别：入门级

内容类型：电子学习（e-Learning）

视频格式：MP4（H.264编码，分辨率1280×720）

音频配置：AAC编码，采样率44.1kHz，双声道

课程核心内容

本课程聚焦于高级驾驶辅助系统（ADAS）与自动驾驶技术中的关键环节——道路环境目标的状态估计与多传感器融合。重点涵盖自适应巡航、紧急制动辅助、车道保持等典型应用场景下的数据处理方法，深入讲解如何从原始传感器信号中提取可靠的目标位置与运动状态信息。

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你将学到什么

1. 理解摄像头、雷达等车载传感器在定位道路上的车辆、行人等目标时的工作原理与数据表现方式。
2. 掌握使用基础概率模型描述不确定性与噪声的方法，识别并处理传感器中的干扰数据。
3. 学会将原始、杂乱的传感器读数转化为结构清晰、可用于决策的有效信号。
4. 理解动态系统中状态随时间演化的规律，以及其对持续跟踪移动目标的关键作用。
5. 掌握整合来自多个传感器的含噪数据，提升目标位置和速度判断精度的技术手段。
6. 逐步实现目标跟踪算法的核心代码模块，完成数据更新逻辑的编程实践。
7. 通过直观案例理解卡尔曼滤波器的工作机制，并动手实现其在实际场景中的应用。
8. 在跟车控制、车道维持等真实ADAS功能中进行模拟演练，增强工程理解能力。
9. 学习如何有效融合不同类型的传感器数据，以提高整体系统的鲁棒性与可靠性。
10. 建立跨学科的知识框架，为后续研读相关领域学术论文或拓展至机器人、航空航天等领域打下坚实基础。

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学习前提条件

• 需具备基本的微积分与线性代数知识，能够理解矩阵运算及函数变化率概念。
• 无需拥有高级统计学背景，课程前段将系统补充必要的概率与随机过程基础知识。

课程特色与教学方式

本课程采用通俗易懂又不失严谨性的讲解风格，避免陷入纯数学公式推导，转而结合车辆行驶、自动刹车、前方目标追踪等现实交通场景，帮助学习者建立直观认知。课程结构由浅入深：

首先从概率论的基本思想出发，衔接实际传感器数据的应用需求；随后专门设置章节介绍随机过程的核心原理，填补理论教学与工程实践之间的鸿沟。在此基础上，重新从概率视角解读信号与系统相关内容，自然引出各类估计算法。

最终进入卡尔曼滤波及其非线性扩展形式（如EKF）的教学，并针对每一个关键技术点提供配套的编码实现与仿真测试环节，确保理论与实践紧密结合。

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适用对象

• 汽车工程、航空航天、机器人等相关专业的高年级本科生与研究生，希望获得目标跟踪技术实用入门路径的学习者。
• 从事数据科学或机器学习工作的工程师，对真实世界传感器数据如何转化为可靠决策依据感兴趣者。
• 参与ADAS或自动驾驶项目开发，期望深入掌握目标跟踪底层原理的研发人员。
• 机器人领域的开发者，需要实现实时跟踪行人、车辆或其他移动物体的应用场景。
• 专注于汽车控制系统设计，尤其是涉及多传感器融合的电子控制单元（ECU）工程师。
• 从事估值算法研究的研究人员，希望清晰理解噪声建模、状态估计与跟踪流程者。
• 负责仿真测试工作的工程师，需明确理想状态下目标跟踪应达到的效果标准。
• 嵌入式系统开发者，承担硬件级跟踪模块实现任务，需理解上层算法逻辑的支持团队成员。
• 从信号处理、控制工程等方向转型进入自动驾驶领域，需快速掌握ADAS感知技术的专业人士。
• 对无人驾驶技术充满热情，愿意从零开始学习并亲手编写目标跟踪代码的技术爱好者。

延伸学习资源推荐

1. 人工智能工程师实战课程（5.1GB，视频课程类）
2. 统计学与概率论（第3版，24.62MB，电子书类）
3. 微积分：完整课程（第10版，28.92MB，电子书类）
4. 基础电气与电子工程（第3版，22.12MB，电子书类）
5. 基础微积分（第3版，18.54MB，电子书类）
6. Linux宝典（第11版，276MB，电子书类）
7. Ubuntu Linux宝典（第11版，8MB，电子书类）
8. 实用密码学：现代加密技术实用导论（第2版，10.16MB，电子书类）

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