docs : release v1.0

Author: niuoruo

README.md

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-# EduPlan
+# IRobot 算法组培养路线
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+| 版本 | 日期       | 人员                   | 修改记录 |
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+| v1.0 | 2023-06-25 | 郑桂勇， QQ:2712089295 | 首次提交 |
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+## 1. 通识基础
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+### 1.1 基础中的基础
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+1. Ubuntu 安装、系统文件结构介绍，常用操作（命令行操作需要背诵）
+2. C++基础与 ToolChain(CMake,gcc(认识))
+3. 传统 CV 基础(图像原理和 OpenCV 对应代码）
+4. 自定义训练级下 YOLO 训练及调参
+5. 相机模型、标定、2D-3D (PNP)
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+### 1.2 工程基础
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+1. ROS2 基础
+2. 大恒相机使用
+3. Can 通信和串口通信
+4. 基本 python 和 matlab 使用
+5. 常用调试工具、设备认识和使用
+6. 常见报错处理认识和解决途径
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+### 1.3 进阶基础
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+1. 基本滤波器状态估计机理（KF,EKF)
+2. 优化基本原理及优化库的使用（G2O,Ceres）
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+## 2. 细化方向
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+### 2.1 深度学习方向
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+#### 2.1.1 深度学习方向基础
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+1. 目标检测和目标分类基础原理及代码基础
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+2. 数据集处理和数据增强
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+3. YOLO 的主干网络更改裁剪，输出层设计,LossFunciton 设计4. YOLO 网络剪枝和量化
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+4. YOLO 后端推理（OpenVino,TensorRT,OpenCVv1.1	2023-11-16	吴勇前， QQ:1102567801	1.Ubuntu 安装、系统文件结构介绍，常用操作（命令行操作需要背诵）<br /><br />(dnn),ONNXRuntime)
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+#### 2.1.2 深度学习方向研究方向建议
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+1. 论文阅读，关注热点，多看代码
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+2. 探讨将语义分割引入比赛（雷达站，哨兵）等，比较与目前方案的优劣性
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+3. 探讨将单双目深度估计引入比赛（雷达站，哨兵）等，比较与目前方案的优劣性
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+4. 探讨将深度强化学习引入比赛（控制，决策）等，比较与目前方案的LIO优劣性
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+5. 更多请自由探索，发挥想象力
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+### 2.2 SLAM 方向
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+#### 2.2.1 SLAM 基础
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+1. 了解常用的地图格式
+2. 在 Nav2 中实现仿真环境下的导航问题，并理清不同 Frame 之间的转换及作用，以及理清定位，里程计，全局地图，局部地图和全局规划，局部规划的关系
+3. 了解 AMCL 定位原理，以及补充里程计相关知识
+4. 了解全局路径规划(A*,Dijkstra)等原理，了解局部规划算法（TEB,DWA )的原理
+5. 尝试使用 Gammping 或 cartographer 使用激光雷达在仿真和真实世界中建图
+6. 尝试 LIO 如 Fast-LIO 的 Demo 运行（Bag、真实设备）
+7. 尝试 VIO 如(ORB-SLAM、VINS-FUSION)的 Demo 运行（Bag、真实设备）
+8. 使用 Nav2 框架在真实世界进行 2d 下的机器人的导航规划（激光雷达使用 2d,里程计使用 **LIO** 或 VIO 输出或轮式里程计，预建全局地图）
+9. 使用 Nav2 的决策树模块，模拟赛场哨兵决策。
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+#### 2.2.2 SLAM 研究方向建议
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+1. 多学理论基础，关注热点，多看代码，多看论文
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+2. 了解各种传感器（IMU,深度相机，雷达，UWB）等特性，以及其融合、标定、同步
+   方案
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+3. 深入学习算法原理（IMU 预积分，建图算法，规划算法，感知算法等）
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+4. 心有余力者，可多看书如《机器人的状态估计》，多看论文（Mars Lab(hku) , HKUST Aerial Robotics Group , Fast Lab (zju) , STAR Lab(sysu) ）