GLSL（OpenGL Shading Language）是用于OpenGL应用程序中的一种高级着色语言，它允许开发者编写可编程的着色器，以更灵活地控制图形渲染管线。在OpenGLES 2.0中，引入了GLSL，使得开发者能够通过编写顶点着色器和片段着色器来实现复杂的图形效果，从而大大提升了图形编程的灵活性和扩展性。GLSL被设计得类似于C/C++语言，因此对C语言有一定的基础是必要的。 GLSL基础知识点包括以下几个方面： 1. GLSL语言特性：GLSL是一种类似于C的编程语言，它借鉴了C++的一些机制，比如基于参数类型的功能重载和在需要时才声明变量的规则。这意味着，GLSL在很多方面和C/C++有着相似的语法和编程范式。 2. 字符集和预处理器：GLSL使用的是ASCII的子集，包括大小写字母、数字、基本的数学符号和标点符号，但不包含引用字符和字符串数据类型，也不允许指针类型和指针运算。GLSL的预处理器关键字也与C++预处理器相同，例如#define、#undef和#if指令。 3. 变量和类型：GLSL定义了多种数据类型，包括基本数据类型如int、float、bool、vec2、vec3、vec4（代表不同维度的向量）、mat2、mat3、mat4（代表矩阵）以及结构体（struct）。数据类型描述了变量可以持有的数据种类，而类型限定符则指定了变量的存储期限和作用域，例如const、attribute、varying和uniform。 4. 运算符和优先级：GLSL支持大多数C语言的运算符，包括算术运算符、逻辑运算符、关系运算符和位运算符，并且定义了它们的优先级，以确保在进行复杂表达式计算时可以正确地解释。 5. 函数和流程控制：GLSL支持自定义函数，并允许基于参数类型的功能重载。此外，GLSL提供了if-else、for、while和do-while等流程控制语句来控制程序执行路径。 6. 内置变量和常量：GLSL提供了一系列内置变量和常量，如内置的属性变量、统一状态变量、变化变量（varying）等。这些变量和常量为开发者提供了访问顶点着色器和片段着色器之间的信息和OpenGL状态机中信息的能力。 7. 内置函数：GLSL提供了大量的内置函数，这些函数涵盖了数学计算、向量和矩阵操作、纹理查询等多个方面。使用这些内置函数可以简化着色器的编写工作，并提高其效率。 8. 着色器子程序（Subroutines）：GLSL允许着色器中使用子程序，这样可以提高代码的复用性和可维护性。子程序是一种可以在着色器中被多次调用的函数。 学习GLSL是现代图形编程的重要组成部分，特别是对于那些想要在移动设备或者低功耗平台上实现高性能图形渲染的开发者而言。由于GLSL在语法和概念上与C/C++有着紧密的联系，因此熟悉C/C++的开发者可以更快地上手GLSL。同时，掌握GLSL也意味着能够更深入地理解和利用OpenGL ES 2.0及更高版本提供的图形渲染能力。

### 多模态感知基础介绍 自动驾驶系统是当代科技发展的热点，其中多模态感知作为其核心组成部分，起着至关重要的作用。多模态感知涉及利用多种传感器收集数据，包括相机、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达等，实现对周围环境的精确感知。本课程将围绕自动驾驶中的多模态感知技术展开，从基础知识到深入应用进行系统性介绍。 #### 主讲人介绍 主讲人阡陌博士在读于华中科技大学，专注于三维目标检测、三维多目标跟踪、多模态融合等研究方向。其研究成果丰富，在TPAMI、AAAI、ECCV、ICRA等顶级期刊和会议上发表了多篇论文，累计引用量超过600次。阡陌博士还担任了多个顶级会议和期刊的审稿人，并致力于将研究成果转化为教学内容。 #### 课程内容概述 课程共分为六章，每章都有其独特的主题和内容。第一章节将介绍自动驾驶系统及其所需的多模态感知基础。接着的章节将逐步深入到二维与三维目标检测、不同传感器的特点及数据集的应用等。在第二章中，将探讨2D与3D目标检测的区别与联系，并引入各种基于不同视角和传感器的3D检测技术。第三章到第五章将分别介绍多模态感知在前期输入融合、深度特征融合和后期结果融合中的应用。第六章则专注于BEV时序多模态3D检测，探讨如何利用时序信息提升检测性能。 #### 传感器与数据集 自动驾驶中常用的传感器包括相机传感器、激光雷达传感器和毫米波雷达传感器。相机传感器擅长捕捉目标颜色和纹理信息，适合进行交通灯识别和车道线检测。然而，它在获取精准深度信息方面存在挑战，易受到光照和天气条件的影响。激光雷达传感器通过发射激光脉冲测量反射时间来获取目标的精确深度信息，具有较高的可靠性。毫米波雷达则通常用于检测车辆的速度和距离，具有较强的抗干扰能力。 在自动驾驶的学习和研究中，公开数据集扮演着重要的角色。KITTI、nuScenes和Waymo数据集是最常用的几个，它们提供了丰富的场景、目标检测以及各种传感器数据，为算法测试和评估提供了便利。 #### 多模态融合技术 多模态融合技术是将来自不同传感器的信息进行整合，以提升系统的感知能力和鲁棒性。前期输入融合关注于在信息尚未被处理之前就进行融合，而深度特征融合则是在特征级别上进行融合，可以更深层次地提取和融合信息。后期结果融合是指在检测或分类等任务的后期阶段将来自不同传感器的结果进行整合。 #### 课程规划与实践 课程的规划旨在帮助学员从理论到实践全面掌握多模态感知技术。除了系统性的知识介绍外，还包括了丰富的实践环节。学员将有机会通过MVP环境配置、EPNet/EPNet++代码详解以及TransFusion、CLOCs等实战演练，亲自体验多模态融合技术的应用过程。 #### 结语 本课程为自动驾驶领域的研究者和工程师提供了一个全面学习和掌握多模态感知技术的平台。通过本课程，学员不仅能够了解到自动驾驶系统的基础知识，而且能够深入理解多模态感知技术的原理和实践应用，为进一步的研究和开发工作奠定坚实的基础。

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