Perception 感知

autonomy/perception 是 Autonomy 的**环境感知**子系统。文档按 §1–§9 编号排列。

• 0 指南
• 1 模块概览
  • 1.1 定位
  • 1.2 核心能力
  • 1.3 源码结构
  • 1.4 导航栈数据流
  • 1.5 相关模块
  • 1.6 与业界方案对照
• 2 快速开始
  • 2.1 当前可用能力
  • 2.2 障碍感知（通过 costmap，推荐）
  • 2.3 ONNX 视觉推理（C++ 直接使用）
  • 2.4 Perception 模块（未来接入步骤）
  • 2.5 进程内仿真验证
  • 2.6 依赖检查
• 3 数学原理
  • 3.1 坐标系与传感器模型
  • 3.2 点云处理
  • 3.3 2D 目标检测（YOLO 系列）
  • 3.4 3D 检测与 BEV 表示
  • 3.5 卡尔曼滤波跟踪（多目标）
  • 3.6 代价地图障碍标记
  • 3.7 符号表
• 4 使用指南
  • 4.1 配置
  • 4.2 PerceptionServer API（规划）
  • 4.3 vision_msgs 消息
  • 4.4 common/network 推理 API
  • 4.5 障碍感知（costmap 路径，当前可用）
  • 4.6 系统集成（规划）
  • 4.7 驱动层转发（规划）
  • 4.8 故障排查
• 5 模块架构设计
  • 5.1 设计目标
  • 5.2 实现状态
  • 5.3 分层架构
  • 5.4 运行时数据流
  • 5.5 插件接口设计（规划）
  • 5.6 与 map 模块的关系
  • 5.7 配置管线
  • 5.8 扩展路线图
• 6 传感器数据管线
  • 6.1 传感器类型与消息
  • 6.2 数据流总览
  • 6.3 驱动层配置
  • 6.4 观测缓冲（ObservationBuffer）
  • 6.5 坐标变换
  • 6.6 时间同步策略
  • 6.7 激光数据管线（当前可用）
  • 6.8 相机数据管线（规划）
  • 6.9 点云数据管线（规划）
  • 6.10 与仿真器的对接
• 7 视觉检测与 ONNX 推理
  • 7.1 模块定位
  • 7.2 推理流程
  • 7.3 核心 API
  • 7.4 预处理细节
  • 7.5 YOLO 后处理
  • 7.6 ONNX Runtime 配置
  • 7.7 线程安全与性能
  • 7.8 与 Perception 插件的集成（规划）
  • 7.9 构建依赖
• 8 障碍感知与代价地图
  • 8.1 架构位置
  • 8.2 ObstacleLayer
  • 8.3 VoxelLayer
  • 8.4 膨胀层（InflationLayer）
  • 8.5 代价地图代价值
  • 8.6 ObservationBuffer
  • 8.7 与 Planning / Control 的接口
  • 8.8 与 Perception 的融合（规划）
  • 8.9 调试建议
• 9 感知算法综述
  • 9.1 概述：感知在导航栈中的位置
  • 9.2 感知任务分类
  • 9.3 2D 激光感知
  • 9.4 视觉目标检测
  • 9.5 3D 点云感知
  • 9.6 多目标跟踪（MOT）
  • 9.7 工程实践考量
  • 9.8 Autonomy 能力矩阵
  • 9.9 参考文献与延伸阅读