项目七综合实践;任务1基于毫米波雷达实现FCW功能;一、课程导入;二、学习目标;三、前方碰撞预警系统概述;三、前向碰撞预警系统概述;四、前方碰撞预警模拟场景介绍;四、前方碰撞预警模拟场景介绍;四、前方碰撞预警模拟场景介绍;四、前方碰撞预警模拟场景介绍;四、前方碰撞预警模拟场景介绍;四、前方碰撞预警模拟场景介绍;四、前方碰撞预警模拟场景介绍;四、前方碰撞预警模拟场景介绍;四、前方碰撞预警模拟场景介绍;四、前方碰撞预警模拟场景介绍;五、预警模拟软件实现前方碰撞预警功能的原理;六、实施准备;七、验证前向碰撞预警模拟开发结果;七、验证前向碰撞预警模拟开发结果;七、验证前向碰撞预警模拟开发结果;七、验证前向碰撞预警模拟开发结果;八、总结;任务2激光雷达与视觉传感器联合标定;一、课程导入;二、学习目标;视觉传感器标定的意义;进行视觉传感器标定的目的是求出视觉传感器的内、外参数，以及畸变参数。
（1）视觉传感器内参：与视觉传感器自身特性相关的参数，比如视觉传感器的焦距、像素大小。
（2）视觉传感器外参：在世界坐标系中的参数，比如视觉传感器的位置、矩阵、旋转方向等。
（3）矩阵：旋转矩阵和平移矩阵，它们共同描述了如何把点从世界坐标系转换到摄像机坐标系。
①旋转矩阵：描述了世界坐标系的坐标轴相对于摄像机坐标轴的方向。
②平移矩阵：描述了在摄像机坐标系下，空间原点的位置。;激光雷达外部安装参数的标定，通常采用等腰直角三角标定板和正方形标定板来完成。需要标定的激光雷达的安装参数包括激光雷达的俯仰角与侧倾角等。其他较好的标定方法还包括交互信息最大化外部自动标定法。;五、视觉传感器与激光雷达联合标定的意义;六、实施准备;七、视觉传感器与Robosense-16线激光雷达联合标定外参;七、视觉传感器与Robosense-16线激光雷达联合标定外参;七、视觉传感器与Robosense-16线激光雷达联合标定外参;七、视觉传感器与Robosense-16线激光雷达联合标定外参;七、视觉传感器与Robosense-16线激光雷达联合标定外参;七、视觉传感器与Robosense-16线激光雷达联合标定外参;七、视觉传感器与Robosense-16线激光雷达联合标定外参;七、视觉传感器与Robosense-16线激光雷达联合标定外参;七、视觉传感器与Robosense-16线激光雷达联合标定外参;七、视觉传感器与Robosense-16线激光雷达联合标定外参;七、视觉传感器与Robosense-16线激光雷达联合标定外参;七、视觉传感器与Robosense-16线激光雷达联合标定外参;八、数据融合检验标定效果;课程导入;课程导入;课程导入;课程导入;课程导入;课程导入;课程导入;九、总结
;任务3基于激光雷达与IMU实现SLAM;一、课程导入;一、课程导入;二、学习目标;三、即时定位与地图构建（SLAM)技术;三、即时定位与地图构建（SLAM)技术;三、即时定位与地图构建（SLAM)技术;三、即时定位与地图构建（SLAM)技术;三、即时定位与地图构建（SLAM)技术;三、即时定位与地图构建（SLAM)技术;三、即时定位与地图构建（SLAM)技术;三、即时定位与地图构建（SLAM)技术;四、LIO-SAM算法;四、LIO-SAM算法;五、IMU标定;五、IMU标定;五、IMU标定;五、IMU标定;五、IMU标定;五、IMU标定;五、IMU标定;五、IMU标定;五、IMU标定;六、实施准备;七、IMU内参标定;七、IMU内参标定;七、IMU内参标定;七、IMU内参标定;七、IMU内参标定;七、IMU内参标定;八、激光雷达与IMU外参标定;八、激光雷达与IMU外参标定;八、激光雷达与IMU外参标定;八、激光雷达与IMU外参标定;八、激光雷达与IMU外参标定;八、激光雷达与IMU外参标定;九、基于LIO-SAM算法的SLAM建图
;九、基于LIO-SAM算法的SLAM建图
;九、基于LIO-SAM算法的SLAM建图
;九、基于LIO-SAM算法的SLAM建图
;九、基于LIO-SAM算法的SLAM建图
;九、基于LIO-SAM算法的SLAM建图
;九、基于LIO-SAM算法的SLAM建图
;九、基于LIO-SAM算法的SLAM建图
;九、基于LIO-SAM算法的SLAM建图
;十、总结