"自动驾驶传感器技术" 是一门专注于传感器在自动驾驶汽车系统中的应用的课程。课程主要涵盖的内容：

传感器类型和工作原理：介绍各种类型的传感器，如激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波传感器、惯性测量单元（IMU）等，以及它们的工作原理。

传感器数据采集和处理：学习如何采集和处理来自不同传感器的数据，包括数据滤波、校准和融合，以获得更准确和可靠的信息。

环境感知：深入研究如何使用传感器来感知车辆周围的环境，包括识别其他车辆、行人、交通信号、道路标志、道路状况等。

障碍物检测与避免：探讨如何使用传感器来检测和识别道路上的障碍物，并采取措施来避免碰撞，如自动刹车和路径规划。

定位技术：学习定位系统，包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）、视觉定位和SLAM（同步定位与地图构建），以确定车辆的位置和方向。

数据融合：研究如何将来自多个传感器的数据进行融合，以提高环境感知的准确性和鲁棒性。

车辆控制：了解如何将传感器数据用于车辆控制，包括自动驾驶的加速、制动、转向和速度控制。

安全性和可靠性：讨论传感器技术在自动驾驶汽车系统中的安全性和可靠性问题，包括传感器故障检测和容错性。

伦理和法规：研究自动驾驶汽车领域的伦理问题和相关法规，以确保合规性和道德准则。

案例研究：分析和讨论现实世界中自动驾驶汽车项目的案例，了解不同传感器技术的应用和挑战。

实验和项目：可能包括实验室工作和项目，让学生亲自实践传感器技术，并设计和测试自动驾驶系统。

这门课程的主要目标是培养学生在自动驾驶汽车领域的传感器技术方面的专业知识和实践技能，以便能够参与自动驾驶汽车系统的设计和开发。