Self-driving学习路径

🚀 为什么要学习无人驾驶技术？

随着全球自动驾驶市场规模预计在2030年突破2万亿美元，掌握这项技术已成为通往未来科技的黄金门票。本指南将为你拆解从基础到进阶的系统化学习路径。

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🔧 基础建设阶段

1. 数学基石（建议学习时长：300小时）

📐 线性代数

• 核心概念：矩阵运算（包含SVD分解）、特征空间分析
• 实践案例：使用NumPy实现相机标定矩阵运算
• 学习捷径：MIT 18.06课程视频配合Jupyter Notebook实操

∫ 微积分

• 关键应用：运动学微分方程建模
• 推荐工具：Wolfram Alpha验证推导过程
• 必做练习：推导车辆运动学自行车模型

2. 编程筑基（建议学习时长：200小时）

# 示例：用Python实现卡尔曼滤波
import numpy as np

class KalmanFilter:
    def __init__(self, F, H, Q, R):
        self.F = F  # 状态转移矩阵
        self.H = H  # 观测矩阵
        self.Q = Q  # 过程噪声
        self.R = R  # 观测噪声
        self.P = np.eye(F.shape[0])  # 协方差矩阵
        self.x = np.zeros((F.shape[0],1))  # 初始状态

学习路线：Python → C++ → ROS → 数据结构与算法（LeetCode刷题）

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🛠️ 核心技术模块

3. 感知系统（激光雷达+视觉融合）

技术维度	传统方法	深度学习方法
目标检测	HOG+SVM	YOLOv5/PointPillars
语义分割	CRF+超像素分割	DeepLabv3+
目标跟踪	Kalman Filter + Hungarian	DeepSORT

实战推荐：在KITTI数据集上复现PointNet++点云处理模型

4. 定位与建图（SLAM技术栈）