多传感器数据融合技术如何应用在自动驾驶领域？

多传感器融合是一项结合多传感器数据的综合性前沿内容，主要包括Camera、激光雷达、IMU、毫米波雷达等传感器的融合，在自动驾驶、移动机器人的感知和定位领域中占有非常重要的地位；

随着AI技术的大规模落地，图森、百度、滴滴、Waymo、Momenta、华为、纵目科技、智加科技、赢彻科技、小鹏、蔚来、魔视智能等公司开始逐渐落地自己的L2~L4等级的辅助/自动驾驶产品，从自动泊车、车道保持、行人障碍物预警、定位、测距、跟踪等多个任务都离不开多传感器融合，前视相机、鱼眼相机、毫米波雷达、激光雷达、IMU等传感器一起工作，鲁棒性、准确度都高于单一传感器，因此被多种方案采用，相关技术更是受到重点关注；

相关岗位要求及待遇

自动驾驶持续受到资本青睐，2021年以来，陆续收到多家自动驾驶公司获得4亿美元以上的投资的好消息，如独角兽公司Momenta，专注重卡领域的图森科技、智加科技等。目前，重卡无人驾驶汽车图森科技已经成功上市，智加科技也传来即将上市的消息，可见自动驾驶这条赛道是非常具有潜力的。相关企业对多传感器融合岗位需求日益增加，华为、百度、图森、滴滴、Momenta、小鹏、蔚来等公司更是开出高薪聘请相关人才，助力相关产品的落地研发，下面几个截图是某招聘网站上对多传感器融合岗位的要求及待遇：

如何快速从入门到精通

然而，由于门槛较高，无论是高校还是企业，针对自动驾驶感知融合方面的相关课程少之又少，令许多对该行业感兴趣的童鞋无从下手，而这也正是工坊推出该课程的初衷，希望通过自己的一些工程项目经验帮助大家进入喜欢的行业。

《自动驾驶中的多传感器数据融合》课程主要分两个大模块：理论篇和实战篇，由两位知名自动驾驶公司算法人员教授。理论篇部分主要介绍自动驾驶中常用的传感器硬件、传感器间的时间同步和空间同步以及多传感器间的信息融合理论知识；实战篇更多偏向工程应用，工程中传感器间同步与融合如何实现等，课程大纲如下：

课程亮点

1. 深入浅出，循序渐进，从理论到实战逐个攻破；

2. 讲师数年工程经验倾情奉献，数据、源码开源帮助学员更好地理解每一个细节；

3. 理论结合实践，教授结束后布置练习项目，答疑群内，讲师面对面和学员一起交流遇到的难题；

4. 优质的学习圈子，可以和来自上海交大、南京大学、华中科技大学、西北工业大学等高校学子一起讨论学习，你踩过的坑他们大概率踩过；

5. 真正能面向工业落地的内容分享；

学后收获

1. 对多传感器同步、标定以及融合算法的理论有较深的理解；

2. 能够掌握各个传感器模型，真正动手实现多个传感器之间的标定、同步以及融合代码；

3. 掌握的技能能够真正对接企业对融合算法工程师的技术栈要求；

课程要求及面向对象

1. 主要面向自动驾驶领域、SLAM领域相关的在读本科生、硕士、博士，以及正在工作岗位上上的一线工程算法人员，也欢迎想要转入该领域的其它方向的童鞋；

2. 需要有一定的计算机视觉相关基础知识、熟悉C++、Python编程，熟悉ROS框架，对camera、激光雷达、毫米波雷达、IMU等硬件和模型有一定了解；

3. 对线性代数、矩阵论、概率论有一定的了解；

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