车辆工程用得到python吗_读车辆工程的钱途在哪里？

如今车企不景气，特别是乘用车行业。各大车企研发类招聘以计算机专业为主，其次是自动化和电子电器，最后才是车辆和机械。这些车企有大量的车辆和机械的老员工，缺少的是计算机和自动化人才。车辆工程不仅没前途，也没有‘钱途’。

作为一名在读的车辆工程的研究生，给在读的大学生与将要读研的小伙伴一个建议，大家除了要学习汽车基础知识和一些必会的基础软件（如CAD、Catia、Carsim、Matalb等），大家一定要好好学习一门编程语言，推荐学习C/C++，Python。有人问C/C++，Python学到什么程度，第一要过二级；第二敲代码功底扎实，懂能看懂大部分代码；第三，根据研究方向精通一门语言。关于方向，大家别只走机械这一条路，还可以走两个方向，一个是底层控制，一个是上层感知。路要走广，扎头要精。

选好自己的路和方向，埋头学习提升自己，别找借口没时间、入门难等，找借口就是不努力。我也是车辆工程的在读研究生，研究生老师水平低，是纯机械的，经常有画图，写项目书，仿真和实验的工作要做。我还是抽出时间入门学习智能驾驶方面知识，我是先从全局了解智能驾驶的各个方面，感知—决策规划—控制是三个大方向（当时有点呆呆地，感觉自己啥都要学，啥都要干）。推荐入门的小伙伴去b站看一下百度apollo的免费视频。

我以控制作为切入口，学习各种路径跟踪算法，如PID，MPC，LQR，预瞄等算法，弄清楚控制原理和如何调参，我是以Carsim/Perscan与Simulink联合仿真实现仿真控制，Carsim中有大量的ADAS的Demo，可以好好研究下。这只是理论，涉及到实际情况不得不提C/C++ 和32单片机。要想控制还得靠32单片机，Simulink支持将S语言转C语言，但是需要修改一下，是不是很方便。接着，要实现底层控制，必须要安装各种传感器，比如轮速传感器，位移传感器等，大家还要学习如何标定这些传感器与通信。最后，底层控制关键在电机控制。大家想学的话，可以多去CSDN，知乎上搜索学习，最重要的是别忘了GitHub。没老师带路真的学的慢，花了半年时间学的真不容易，还好找到个搞智能驾驶的老师，跟着大佬混，大佬的项目组好有钱，传感器，摄像头，雷达，GPS，连惯导都有，还有之前学长制作的各种无人小车。DSpace硬件在环试验验证和调试代码真的好方便。（怎么样才跳出原来的坑？我跟我导师铺垫了好久，再去说：我去X老师那里学习无人驾驶的知识，回来自己搞我们的无人小车（画饼）。提醒要读研的小伙伴，选好导师很重要！）

本来我就要扎头到底层控制了，没想到我还是转到上层了。Why？被大佬老师忽悠了。项目组不缺底层控制的，也不缺决策规划的，缺上层感知的，因为上层感知研究的博士生和硕士生毕业了，全靠一个研y三老学长带，刚进来的研究生和我一样小白，苦啊！从算法与数据结构开始学习，Python，C++，Linux，ROS，Tensorflow，Keras，Opencv，机器学习，深度学习。用了近三个月时间来搞这个，有工作站和GPU，代码训练的就是快。高强度学习感觉头发都掉了不少，赶紧买霸王洗发露洗头，这段时间的学习收获满满，好充实。接着，我搞的是机器视觉，比如车载摄像头识别（人脸识别、表情识别、危险驾驶动作识别）、目标检测（RCNN，YOLO）、车道线识别（语义分割）。入了门修行看个人，要学会在顶级期刊上学习各种新东西。YOLOv5都出来了，我过了一个月才知道 。（这就是不关注热点和学术最新消息反面例子）。

最重要的来了，提到机器视觉，不得不提到视觉Slam，搞无人驾驶上层感知不懂这个就太Low了，入门是靠大家都知道的《视觉SLAM十四讲》，配合视频，源码一起学习，棒棒的！我在这里就不多说了！我也不过是入门而已。

总结一下，我现在主要做的是偏应用层次，没有研究理论 ，为了毕业水了一篇文章。缺点：第一，编程功底有点不足，需要抓紧时间锻炼；第二，是调包侠，会调参，但是理论不咋地，需要加强理论。当然，还有很多缺点就不说了，勉励自己要改正这些方面。最后送给大家一句话“Youth means effort!”