三维点云与自动驾驶技术深度解读
打破复杂点云处理的谜团对于那些正在探索自动驾驶系统奥秘的研究人员来说，如何有效掌握和应用三维点云技术是至关重要的。通过详细的案例分析与前沿理论探讨，这套课程将会揭开深度学习在点云处理器件中的神秘面纱，助您构建完整的知识点体系。
深入解析激光雷达技术及其应用场景
从基础原理到实际操作和数据采集，该系列涵盖了一系列教学视频和详细作业文件。通过观看《1-2激光雷达原理》、《1-3 激光雷达安装标定与同步》，以及《1-4 激光雷达数据采集》等内容，学员可以建立起对设备构造及使用方法的直观理解，并掌握实用的知识与技能。
理论结合实践，掌握核心技术
本课程中配套了大量作业文件《【三维点云第1章】作业.docx》以供练习巩固。为了帮助学员加深对抽象概念的认识，《睿慕课三维点云与深度学习课程资料》中的工具与案例，如RSView 3.1.6 for Ubuntu等软件包以及激光雷达操作规范文档，都极具参考价值，助您一窥前沿科技大门。
资源文件列表：
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│ └─reference
│ apollo-modules-drivers-velodyne.zip
│ Fast segmentation of 3D point clouds A paradigm on LiDAR data for autonomous vehicle applications.pdf
│ 基于激光雷达的运动补偿方法_庞正雅.pdf
│
├─第5章点云配准与点云SLAM基础
│ 5-5 SLAM图优化基础 .mp4
│ 5.1-点云配准方法（上）.mp4
│ 5.2-点云配准方法（下）.mp4
│ 5.3-SLAM基础框架.mp4
│ 5.4-帧间匹配与激光里程计.mp4
│ 5.5-SLAM图优化基础.mp4
│ 【三维点云第1~3章】作业参考.rar
│ 【三维点云第5章】课件.pdf
│
├─第6章点云识别与跟踪描述
│ 6.1-点云关键点检测.mp4
│ 6.2-点云常用特征描述（上）.mp4
│ 6.3-点云常用特征描述（下）.mp4
│ 【三维点云第6章】作业.pdf
│ 【三维点云第6章】作业批改.rar
│ 【三维点云第6章】课件.pdf
│
├─第7章深度学习方法基础
│ 7-1 深度学习介绍 .mp4
│ 7-2 一种简单的人工神经网络 .mp4
│ 7-3 深度学习网络结构(上）.mp4
│ 7-4 深度学习网络结构(下）.mp4
│ 7-5 深度学习网络训练优化 .mp4
│ 7-6 点云处理的深度学习介绍 .mp4
│ 【三维点云第7章】优秀作业.rar
│ 【三维点云第7章】作业.pdf
│ 【三维点云第7章】课件.pdf
│
├─第8章基于深度学习的点云分类方法
│ 8-1 点云分类网络设计基础（上） .mp4
│ 8-2 点云分类网络设计基础（下） .mp4
│ 8-3 Pointwise MLP：PointNet，PointNet++（上）.mp4
│ 8-4 Pointwise MLP：PointNet，PointNet++（下）.mp4
│ 【三维点云第8章】优秀作业v.rar
│ 【三维点云第8章】作业.pdf
│ 【三维点云第8章】课件.pdf
│
└─第9章基于深度学习的点云分割方法
9-1 点云分割网络设计基础.mp4
9-2 Graph-based_KCNet.mp4
9-3 Graph-based_DGCNN.mp4
9-4 Data Indexing-based_SO-Net.mp4
9-5 Convolution-based：pointCNN .mp4
9-6 Convolution-based：KPConv.mp4
【三维点云第9章】优秀作业
【三维点云第9章】作业.pdf
【三维点云第9章】课件.pdf
├─第10章基于深度学习的点云注册方法
│ 10-1 点云注册网络设计基础（上）.mp4
│ 10-2 点云注册网络设计基础（下）.mp4
│ 10-3 Metric based：3DMatch .mp4
│ 10-4 Metric based：3DFeatNet .mp4
│ 10-5 Regression based：Deep Closest Point.mp4
│ 【三维点云第10章】课件.pdf
│
├─第11章基于深度学习的点云重识别与重定位
│ 11-1 点云重识别和重定位方法.mp4
│ 11-2 Point-to-Point：Flownet3D .mp4
│ 11-3 Frame-to-Frame：Deep Closest Point.mp4
│ 11-4 Frame-to-Frame：DeepVCP.mp4
│ 11-5 Frame-to-Map：L3-Net .mp4
│ 【三维点云第11章】优秀作业
│ 【三维点云第11章】作业.pdf
│ 【三维点云第11章】课件.pdf
│
├─第12章基于深度学习的点云物体识别
│ 12-1 Point cloud Object Detection（上）.mp4
│ 12-2 Point cloud Object Detection（下）.mp4
│ 12-3 3D Datasets .mp4
│ 12-4 深度学习点云物体识别任务指标.mp4
│ 12-5 点云物体识别网络梳理（上） .mp4
│ 12-6 点云物体识别网络梳理（下） .mp4
│ 【三维点云第12章】课件.pdf
│
├─第13章基于深度学习的激光与视觉融合物体识别
│ 13-1 点云图像融合物体识别基础（上）.mp4
│ 13-2 点云图像融合物体识别基础（下）.mp4
│ 13-3 视觉物体识别网络梳理.mp4
│ 13-4 RCNN family：RCNN，Fast RCNN，Faster RCNN.mp4
│ 13-5 RCNN family：Mask RCNN.mp4
│ 13-6 YOLO family：YOLO，YOLOv2，YOLOv3.mp4
│ 13-7 点云物体识别网络梳理.mp4
│ 【三维点云第13章】课件.pdf
│
├─第14章深度学习在激光SLAM中的应用
│ 14-1 深度学习与激光SLAM的结合点.mp4
│ 14-2 Deep Lidar Odometry（上）.mp4
│ 14-3 Deep Lidar Odometry（下）.mp4
│ 14-4 Deep Lidar Loop Closure Detection.mp4
│ 【三维点云第14章】课件.pdf
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