自学自动驾驶技术应该采取什么样的学习路线？

作者：机智子
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来源：知乎
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自动驾驶是一个系统工程，里面涉及到很多知识点。现在主要有云侧和端侧两大块，云侧主要包括建图地图、训练学习、仿真模拟，端侧主要包括传感、感知、定位、决策、控制，还有就是这些功能支撑的通信、系统、计算等。建图地图主要内容是分割检测、姿态优化、地图生成等，需要有2D/3D视觉、Robotics相关的专业知识。
训练学习包括数据标注管理、训练平台、编译优化等内容，需要有高性能计算、分布式系统、编译优化等知识。
仿真模拟包括场景构建、数据获取等，需要具有高等几何、CG、前后端系统、物理引擎等知识。
系统主要是实时安全系统方向。
通信既包括协议硬件、也包括软件协作框架。
计算是指各种计算平台，包括FPGA、GPU、ASIC等，需要学习HDL、体系结构、基础库等。
传感就是各种传感器原理特性调优定制等，可以自己选择相应的方向学习。
感知就是基于各种传感器数据做分割、检测、跟踪、重建等，主要是CV相关内容。
定位是给出当前位姿、速度、运动状态等，需要对GNSS、IMU、车辆硬件和SLAM、Robotics等算法有掌握。
决策包括是给出车辆的行动规划，涉及A*/RRT避障、螺旋线轨迹生成、状态机等知识，主要是控制方向内容。
控制是实现决策内容，主要涉及车辆动力学、车辆通信、控制原理等。
在选定自己方向以后可以按照相应内容学习实践，当然每个糊口的方向也绝不仅仅是一两门课程那么简单，但是有些共性的基础还是要掌握好的，比如CS编程系统、机器学习深度学习、概率建模、机器人学等，另外就是多多实践。