2022全网超全自动驾驶学习资料汇总（附800G资料包）
本文参考多位从事自动驾驶行业相关工作人员意见，收集大量公开的参考内容，整理出了完整的自动驾驶学习路线及800G资料，包括教学视频、文献、开源项目、数据集以及面试题汇总，也有交流群可以提供大家与业内大咖交流内推的机会。
全文约3500字，建议收藏后配合文末汇总资料包学习，希望本文对广大自动驾驶从业者有所裨益。
视频
1. 入门
Udacity无人驾驶入门
（对入门小伙伴的帮助很大）
百度与Udacity合作免费课程
（可以对整个无人驾驶算法建立框架性的认识）
MIT自动驾驶访谈
（主要是一些业界大神的分享）
2. 进阶
多伦多大学自动驾驶免费课程 | Coursera
(Launch Your Career in Self-Driving Cars. Be at the forefront of the autonomous driving industry.)
德国波恩大学的自动驾驶免费课程 | Coursera
(Techniques for Self-Driving Cars" taught at the University of Bonn)
MIT自动驾驶免费课程 | YouTube
(Self-Driving Cars: State of the Art (2019), taught by Lex Fridman，双语字幕版可在B站搜索。)
3. 状态估计与定位
SLAM系列课程 | 深蓝学院
（课程包括高翔的视觉SLAM课程以及状态估计课程、任乾的多传感器融合定位、贺一家的VIO课程等，深蓝的SLAM课程体系建设比较完善，一定程度上提高了国内这个领域的招聘门槛。据说课程中的内容现在已经作为企业招聘时考察的知识点。）
高翔早期录制的SLAM课程
iMorpheusAI的自频道 | 优酷视频
波恩大学Cyrill Stachniss教授的Mobile Sensing And Robotics
（Cyrill Stachniss是领域内知名的学者，课程对SLAM进行了全面的介绍。但课程视频由于口音等问题，难听懂。）
4. 环境感知
吴恩达深度学习 | B站
李宏毅机器学习 | B站
（这两个推荐初学者入门学习）
Udacity传感器融合课程
（市面上第一门融合感知的课程，对于掌握融合感知的框架是非常有帮助的。不过课程价格比较高，并且课程中涉及到的内容过于基础。）
多传感器融合感知 | 深蓝学院
三维点云处理 | 深蓝学院
（市面上第一门三维点云的课程，不过课件是英文的，需要大家打印出来做好笔记。）
物体检测与分割
（B站类似课程有很多，建议自行搜索。）
5. 运动规划
Coursera宾利法尼亚大学 | Coursera
（Robotics: Computational Motion Planning）
移动机器人运动规划 | 深蓝学院
(Motion Planning for Mobile Robots)
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书籍
1. 入门
《第一本无人驾驶技术书》
（作为入门是很好的书，覆盖了自动驾驶研究领域的方方面面，深度虽不足，但广度足够，可以阅读此书以获得一个总体认识。）
《无人驾驶：人工智能如何颠覆汽车》
2. 进阶
《HandBook of Intelligent Vehicles》
（近1700页的论文合集，每个section关注自动驾驶汽车的一个方面，像是《第一本无人驾驶书》的全面增强版。）
《The DARPA Urban Challenge》
（本书由参与2009城市DARPA挑战赛的队伍所写论文集合而成，相当于创世纪著作了。在新技术层出不穷的当下，这本书也依然非常有价值。）
《无人驾驶原理与实践》
《自动驾驶技术概论》
（北京航空航天大学和百度自动驾驶事业群组联合编写）
《Probabilistic Robotics 概率机器人》
（机器人领域的经典著作，SLAM研究的经典与权威。）
3. 地图与定位
《视觉SLAM十四讲》
（可以搭配前面高翔的课程）
《机器人学中的状态估计》
《Computational Geometry》
（计算几何介绍，主要用于地图库API）
视觉slam从理论到实践基础知识导图 | 深蓝学院
4. 感知与规划
《动手学深度学习》
（深度学习在感知领域应用很多）
《Pytorch Documentation》
（Pytorch官方手册 ）
《计算机视觉》
《PLANNING ALGORITHMS》
（英文版规划算法介绍）
《Modern Robotics》
（机器人规划控制）
《Trajectory Planning for Automatic Machines and Robots》
（轨迹规划）
多传感器融合感知知识导图 | 深蓝学院
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开源项目
整理自知乎用户：王方浩
1.全栈
Apollo - 百度的自动驾驶项目，集成了无人驾驶的各个模块，值得推荐。但其中一些核心部分并没有开源，比如融合感知模块核心的tracking部分。
autoware - 名古屋大学的自动驾驶项目，最早的自动驾驶开源项目之一
2. 仿真
Udacity - 优达学城的自动驾驶仿真平台
PreScan - 西门子公司旗下开发ADAS和智能汽车系统的仿真平台
Carla - Intel和丰田合作的自动驾驶项目
AirSim - 微软的仿真平台，还可以用于无人机
lgsvl - LG的自动驾驶仿真平台
3. 中间件
ROS - 机器人操作系统 (ROS) 是一组软件库和工具，可帮助您构建机器人应用程序。Cyber - Baidu Apollo使用的中间件。
Autosar - 汽车开放系统架构（闭源收费），一系列汽车软件框架，软件厂家可以根据自己的要求开发或定制。
数据集
整理自知乎用户：不努力一下子
1. 驾驶数据集
ApolloCar3D - 该数据集包含5,277个驾驶图像和超过60K的汽车实例。
H3D - HRI-US - 本田研究所于2019年3月发布其无人驾驶方向数据集，相关介绍在arXiv：1903.01568。
KITTI - 数据集为使用各种传感器模式，是目前最知名的自动驾驶数据集之一，一些创业公司都会拿里面的数据进行排名比赛。
Cityscape Dataset - 专注于对城市街景的语义理解。
Mapillary - 是一个由位于瑞典马尔默的Mapillary AB开发，用来分享含有地理标记照片的服务。其创建者想要利用众包的方式来把整个世界（不仅是街道）以照片的形式存储。
comma.ai's Driving Dataset - 目的是低成本的自动驾驶方案，目前是通过手机改装来做自动驾驶，开源的数据主要是行车记录仪的数据。
Udacity's Driving Dataset - 优达学城的自动驾驶数据集，优达学城真的是业界良心，希望国内也多点靠谱的网课。
Washington DC's Lidar Data - 看起来像是亚马逊的数据？
BDDV - Berkeley的大规模自动驾驶视频数据集。
Oxford RobotCar - 对牛津的一部分连续的道路进行了上百次数据采集，收集到了多种天气、行人和交通情况下的数据，也有建筑和道路施工时的数据。1000小时以上。
nuscenes - 安波福于2019年3月正式公开了其数据集，并已在GitHub公开教程。是迄今为止公布的最大的多模态3D 无人驾驶数据集。
Waymo open dataset - waymo在CVPR2020上提供的自动驾驶数据集，数据量和场景都非常完整。
2. 交通标志数据集
KUL Belgium Traffic Sign Dataset - 比利时的一个交通标志数据集。
German Traffic Sign - 德国交通标注数据集 。
STSD - 超过20 000张带有20％标签的图像，包含3488个交通标志。
LISA - 超过6610帧上的7855条标注。
Tsinghua-Tencent 100K - 腾讯和清华合作的数据集，100000张图片，包含30000个交通标志实例。
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面试真题
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