感知与数据处理算法 视觉感知 传统视觉：边缘、角点、特征匹配 特征描述、匹配、RANSAC 深度学习检测：YOLO、Faster R-CNN 等 单阶段 vs 两阶段 NMS、anchor、多尺度 语义分割 实例分割 R-CNN 逐像素分类、实例 ID 目标跟踪：KCF、SORT、DeepSORT 相关滤波、卡尔曼+匈牙利 ReID、轨迹关联 点云与激光雷达 点云滤波：下采样、去噪、ROI 筛选 地面分割、障碍物聚类 语义点云：每点类别标签 常用库：PCL、Open3D 多传感器融合 时间同步、空间标定（外参） 相机 雷达 IMU 融合感知 卡尔曼滤波 粒子滤波层融合 数据预处理与特征工程 去畸变、白平衡、归一化 特征提取、主成分分析 PCA 数据增强：旋转、缩放、裁剪、噪声 在线/离线处理流程 在线感知节点：订阅传感器话题、实时推理 离线数据集标注与训练 录包 bag 回放 算法调试 在机器人系统中的应用 障碍物检测与导航 costmap 更新 激光/视觉→障碍层 投影、footprint 目标抓取：目标位姿估计 MoveIt2 位姿估计、抓取点 与 MoveIt pick 结合 环境感知：语义地图、场景理解 语义 SLAM、物体级地图 场景图、关系推理