Stanford AA274A Principles of Robotic Autonomy | Autumn 2019 | Sensors & Intro to CV

摘要

單元介紹機器人感知基礎，涵蓋感測器分類、主動與被動感測器特性，並深入解析針孔相機模型與影像到畫素的對映原理。學員將學習如何從原始測量資料提取環境特徵，為後續的距離重建與場景理解奠定理論基礎。

This lecture covers robotic perception fundamentals, sensor classifications, and the pinhole camera model for mapping physical space to image pixels.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• 感測器分為感知內部狀態與感知外部環境兩類。
• 主動感測器如雷射測距儀能發射能量，被動感測器如相機則測量環境光線。
• 課程建立針孔相機模型，說明空間座標如何轉換為影像平面與畫素座標。

章節

依話題轉折切分，標題由 AI 產生

1. 00:05課程模組概覽與感知定義
2. 04:23感測器分類與主動被動特性
3. 07:17感測器設計規格與場測表現
4. 11:15準確度與精密度的區別
5. 14:12系統誤差與隨機誤差分析
6. 16:53輪式編碼器與航向感測器
7. 22:28加速度感測器原理與應用
8. 26:48慣性測量單元與里程計導航原理
9. 31:17全球定位系統與主動測距感測器
10. 39:41相機成像幾何與虛擬像平面
11. 47:25針孔相機模型與焦點問題
12. 56:39世界座標到畫素座標的完整對映
13. 1:12:27齊次座標與相機校準基礎
14. 1:15:22課程後續安排與共動性講題預告

適合誰看

適合具備程式基礎、正在學習機器視覺或機器人自主系統原理的學生與工程師。

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