玩轉百度無人駕駛汽車，要掌握哪幾門功課？

百度開源了其重金研發多年的自動駕駛汽車專案，名曰“阿波羅”，充分顯現了它在該領域“上九天攬月”的雄心，也加速了大眾對於無人車的關注與期待。

這幾天就不斷有小夥伴跟小編聊起無人駕駛汽車，諮詢怎麼進入這一行，就連從事底盤研發的朋友都想要跳槽無人車了，大家對無人車的熱情都很高嘛！今天我們就來盤點一下將來要想玩轉百度無人駕駛汽車，你需要掌握哪幾門功課。

電腦視覺+深度學習

電腦視覺在車輛環境感知中相當於駕駛員的眼睛，

其重要程度可想而知。另外深度學習的加成，更是極大提高了機器的學習能力。像無人駕駛汽車中車道線識別、交通標示識別、車輛識別、行人識別、等等都是依靠電腦視覺和深度學習實現的。感興趣的可以查閱NVIDIA做的End-to-End的控制模型，就是完全依賴電腦視覺和深度學習教會汽車自己開自己。

多感測器融合

為了實現環境感知與車身定位，

無人駕駛汽車上安裝了很多感測器，如何協調讓他們一起聯合辦公，這就涉及到“感測器融合”了。比方說從GPS拿到了定位座標，雷射雷達（竟然賣70萬！雷射雷達Lidar是什麼科技？一張動圖就懂啦）掃描出車周點雲，同時雷達也測算出了車周車輛和行人的速度，那麼問題來了，如何融合這些資料估計汽車的座標？周圍車輛和行人的位置？

路徑規劃

在無人車能夠“看得清”、“定得准”之後，就是“路在何方”的問題了。從A點到B點，直線距離最短，可汽車又不能飛過去，所以就有了這個路徑規劃的問題。

車輛工程！

在這波互聯網、PPT造車的熱潮裡，

大家從來都沒有把注意力放到造車本身上。但是不管是智慧車還是無人車，終究還是車，都離不開汽車製造，所以車輛工程的知識還是要有的。

好了，今天就簡單聊這幾個點，當然涉及的知識點還有很多啦，也可以對照看看通用高薪招1100人！無人駕駛汽車需要什麼樣的科技人才？如果你也想到了一些點，

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