?涵蓋基本概念、傳感器、核心技術(shù)、系統(tǒng)架構(gòu)、應(yīng)用實(shí)例、法規(guī)與未來趨勢等模塊，適用于初學(xué)者、工程師、學(xué)生等各類人群的入門學(xué)習(xí)需求：

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課程導(dǎo)論

1.1 自動駕駛的定義與發(fā)展歷史

1.2 當(dāng)前行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與未來趨勢

1.3 培訓(xùn)目標(biāo)與學(xué)習(xí)路徑

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自動駕駛分級與系統(tǒng)架構(gòu)

2.1 自動駕駛分級標(biāo)準(zhǔn)（L0-L5）

2.2 自動駕駛系統(tǒng)整體架構(gòu)

2.3 主要功能模塊簡介

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自動駕駛關(guān)鍵傳感器

3.1 激光雷達(dá)（LiDAR）原理與應(yīng)用

3.2 攝像頭與計(jì)算機(jī)視覺

3.3 毫米波雷達(dá)與超聲波傳感器

3.4 傳感器融合技術(shù)

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環(huán)境感知與目標(biāo)檢測

4.1 目標(biāo)檢測與識別基本方法

4.2 語義分割與場景理解

4.3 障礙物檢測與跟蹤

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定位與地圖技術(shù)

5.1 GNSS與IMU定位技術(shù)

5.2 高精度地圖原理

5.3 SLAM（同步定位與建圖）

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路徑規(guī)劃與決策

6.1 全局路徑規(guī)劃與局部路徑規(guī)劃

6.2 行為決策與運(yùn)動控制

6.3 動態(tài)避障與交通規(guī)則遵循

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車輛運(yùn)動控制系統(tǒng)

7.1 橫向與縱向控制算法

7.2 車輛動力學(xué)基礎(chǔ)

7.3 控制系統(tǒng)穩(wěn)定性與安全性

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自動駕駛軟件與平臺

8.1 典型開發(fā)平臺（ROS、Apollo、Autoware）簡介

8.2 軟件架構(gòu)與模塊化設(shè)計(jì)

8.3 數(shù)據(jù)記錄與仿真測試

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自動駕駛產(chǎn)業(yè)應(yīng)用與案例

9.1 自動駕駛汽車的實(shí)際示范應(yīng)用

9.2 乘用車、商用車與專用車場景

9.3 國內(nèi)外主流自動駕駛公司技術(shù)比較

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法規(guī)、倫理與安全

10.1 自動駕駛相關(guān)法律法規(guī)

10.2 信息安全與數(shù)據(jù)隱私保護(hù)

10.3 功能安全與冗余設(shè)計(jì)

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未來趨勢與挑戰(zhàn)

11.1 V2X與車路協(xié)同技術(shù)

11.2 端到端AI驅(qū)動的自動駕駛

11.3 持續(xù)學(xué)習(xí)與自主進(jìn)化

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實(shí)操演練與案例分析

12.1 開源仿真平臺體驗(yàn)（可選：CARLA/Autoware等）

12.2 典型傳感器數(shù)據(jù)處理演示

12.3 項(xiàng)目分組與經(jīng)驗(yàn)分享