基于TensroRT的CNN/Transformer/检测/BEV模型四大部署代码+CUDA加速全栈学习教程~

BEV感知领域最全的入门学习教程，纯视觉+多传感器融合方案

毫米波雷达和相机融合是传感器融合方案中非常受欢迎的方法，也是目前落地最多的方案！通过融合雷达和相机传感器能够充分发挥两者互补关系，从而在整体上提升感知能力。

多传感器的使用为感知系统提供了丰富的原始环境信息，但如何将不同传感器获取的信息有效融合起来，并形成对于自车周围环境和交通参与者状态的最终估计，是一个关键问题。本课程将会从工业级的角度展开，详细阐述目前多传感器融合主流方案以及实战优化思路！

从0到1学会多传感器标定（20+种在线/离线实战方案），入门到进阶首选。自动驾驶传感器标定领域一线专家带队，参与多个量产项目，从理论到实战循序渐进。

规划控制作为整个自动驾驶/机器人算法流程中最下游的模块，直接决定着自动驾驶的安全性及舒适度。整体来说，规划控制相比于感知对理论知识的要求较高。目前企业界的主流规控算法包括PID, LQR, MPC等控制算法，以及A*，Hybrid A*，Lattice Planner，EM Planner等等规划算法！