自动驾驶系统工程师的技术图谱与学习路径

最新推荐文章于 2025-06-10 22:48:30 发布
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分类专栏： 开发者职业加速服务 文章标签： 自动驾驶 人工智能
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自动驾驶系统工程师的技术图谱与学习路径

自动驾驶系统工程师是一个跨学科的角色，涵盖了硬件、软件、传感器、算法、控制系统等多个领域。为了清晰展示这一职位所需要掌握的技术，我们可以将其分为多个能力层次，并根据工程师在不同阶段的需求设计学习路径。

以下是一个详细的 自动驾驶系统工程师技术图谱与学习路径，按照“技能树与能力模型”展示，从基础到进阶，分层次列出了所需的核心技能和学习路线。

一、基础能力层（数学、编程与计算机科学基础）

  1. 编程与软件工程基础

    • 编程语言：掌握至少一门高级编程语言（如 C++、Python、Java、MATLAB）。C++常用于低级控制和性能优化，Python则常用于算法原型开发和数据分析。
      • 学习路径：C++/Python基础 -> 数据结构与算法 -> 面向对象编程 -> 并发与多线程编程
    • 软件工程：了解常见的软件开发流程、版本控制工具（如Git）、单元测试等。
      • 学习路径：版本控制 -> 单元测试 -
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图像算法工程师的技术图谱和学习路径
专注Java（全栈）应用开发，求知若渴，虚心若愚，talk is cheap, show me the code.
02-27 154
阶段 1：基础数学与编程学习线性代数、概率论与统计、微积分等数学基础。掌握Python编程，了解NumPy、OpenCV等常用工具。阶段 2：图像处理基础学习图像基本操作、滤波、变换等。深入了解常见的图像处理算法，如边缘检测、图像增强等。阶段 3：计算机视觉学习目标检测、图像分类与分割等技术。了解深度学习在图像中的应用，如CNN、目标检测算法等。阶段 4：深度学习与生成模型深入学习卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）等。掌握图像生成、风格迁移、图像翻译等先进技术。阶段 5。
规控算法工程师的技术图谱和学习路径
专注Java（全栈）应用开发，求知若渴，虚心若愚，talk is cheap, show me the code.
02-27 164
规控算法工程师（规划与控制算法工程师）是自动驾驶领域的核心岗位之一，涉及路径规划、行为决策、运动控制等多个技术模块。以下为技术图谱与学习路径的整合，结合行业需求和技术发展趋势。规控算法工程师需要理论深度与工程能力的结合，建议通过项目实践逐步积累经验，并持续跟踪行业技术演进。规控算法工程师技术图谱与学习路径。进阶阶段（6-12个月）基础阶段（3-6个月）一、技术图谱核心模块。深化阶段（1-2年）
0.《Apollo自动驾驶工程师技能图谱》
10点43的博客
09-07 4233
【新年礼物】开工第一天，送你一份自动驾驶工程师技能图谱！ 布道团队Apollo开发者社区1月2日 AI时代到来，人才的缺乏是阻碍行业大步发展的主要因素之一。Apollo平台发布以来，我们接触到非常多的开发者他们并不是专业自动驾驶领域工程师，他们或是兴趣，或想转行，都对自动驾驶专业知识学习充满渴望。因此，我们做了一个重大的决定——做一份《Apollo自动驾驶工程师技能图谱》，这也是...
SLAM算法工程师的技术图谱和学习路径
专注Java（全栈）应用开发，求知若渴，虚心若愚，talk is cheap, show me the code.
02-27 325
在SLAM算法与技术方面，研究者和工程师们不断探索新的方法和技术，例如基于视觉、激光、惯性传感器等多传感器融合的SLAM算法、基于深度学习的端到端SLAM等。在SLAM系统中，特征点技术还与传感器融合、运动估计、地图更新等模块密切相关。除了上述编程语言和工具之外，SLAM算法工程师还需要具备数学、计算机视觉和机器人学等相关领域的知识，以更好地理解和解决SLAM算法中的问题。特征提取和匹配：熟悉特征提取算法，如SIFT、SURF等，以及特征匹配算法，如RANSAC等，用于在SLAM中进行地图的构建和定位。
数据标注/AI训练师技术图谱与学习路径
专注Java（全栈）应用开发，求知若渴，虚心若愚，talk is cheap, show me the code.
03-03 283
数据标注和AI训练师的角色涵盖了从数据准备到模型部署的多个环节，涉及数据科学、机器学习、深度学习等多个领域。通过不断学习和实践，你可以在这一领域逐步积累经验，成为专业的AI训练师或数据标注专家。
自动驾驶技术全景图
远方雪的专栏
09-20 672
自动驾驶技术是一个涉及多个学科和技术领域的复杂系统。
工业自动化工程师技能图谱：从入门到精通的必备技能与学习路径
CHUXUEZHE8210的博客
03-02 1567
工业自动化是推动智能制造和工业4.0的核心领域，涵盖从设备控制到系统集成的全链条技术。要成为一名优秀的工业自动化工程师，不仅需要扎实的理论基础，还需掌握多领域的实操技能。以下是结合行业认证体系、培训资源和技术发展趋势整理的。工业自动化的未来属于那些敢于突破技术边界的人。无论你是刚入行的新手，还是寻求突破的资深工程师，系统化的技能图谱与认证路径将为你打开职业发展的新维度！，助你高效规划职业发展。
知识图谱在自动驾驶领域的创新应用
AI云原生与云计算技术学院
06-06 643
我们的目的是深入了解知识图谱如何在自动驾驶领域发挥独特作用，探索其创新应用方式。范围涵盖了知识图谱和自动驾驶的基本概念、核心算法、实际应用案例以及未来发展方向等方面。首先会介绍知识图谱和自动驾驶的核心概念，接着讲解它们之间的关系以及核心算法原理和操作步骤。之后会有数学模型和公式的讲解，还有实际项目案例分析。然后探讨实际应用场景，推荐相关工具和资源。最后对未来发展进行展望，总结全文并提出思考题。知识图谱：就像是一个超级大的知识仓库，里面存储了各种事物之间的关系和信息。
机器学习工程师技术图谱和学习路线
专注Java（全栈）应用开发，求知若渴，虚心若愚，talk is cheap, show me the code.
03-02 204
机器学习工程师需构建“理论-工具-实践”三位一体的能力，从数学基础到深度学习框架，再到行业落地，每个阶段均需结合项目验证。建议以Python为核心，优先掌握Scikit-learn和PyTorch，并通过Kaggle或企业级项目积累经验。持续关注MLOps和伦理问题，以适应快速发展的技术需求。
Occ-LLM：利用基于占用的大语言模型增强自动驾驶核心
qq_54556560的博客
06-10 738
   大型语言模型（LLMs）在机器人和自动驾驶领域取得了长足的进步。本研究提出了第一个基于占用的大型语言模型（Occ LLM），它代表了将LLM与重要表示相结合的开创性努力。为了有效地将占用率编码为LLM的输入，并解决与占用率相关的类别不平衡问题，我们提出了运动分离变分自编码器（MS-VAE）。这种创新方法利用先验知识在将动态对象输入到定制的变分自动编码器（VAE）之前将其与静态场景区分开来。这种分离增强了模型专注于动态轨迹的能力，同时有效地重建了静态场景。Occ LLM的有效性已在关键任务中得到验证，包
中山大学GaussianFusion：首个将高斯表示引入端到端自动驾驶多传感器融合的新框架
soaring_casia的专栏
06-09 738
现有的多传感器融合方法可以分成如图1(a)和(b)的两种类型。(a)采用的是扁平化融合方法，通常将传感器特征通过注意力机制压缩到共享的潜在空间。这类方法具备很好的灵活性，并且不依赖传感器的几何校准。但由于缺乏明确的三维空间表示，限制了它们的可解释性，使其在需要精确空间推理的场景中效果不佳。(b)采用的是将多模态特征投射到一个通用的BEV坐标系中，利用几何先验来对齐来自不同传感器的数据。这种融合方式有助于结构化的空间理解，并提升下游感知任务的性能。
UNECE R152——解读自动驾驶相关标准法规（AEB）
qq_54556560的博客
06-09 462
制造商需严格满足重复测试的鲁棒性要求，并完善故障分析流程，否则可能无法通过AEBS认证。（车辆部件互认框架），经1995年、2017年多次修订，当前为2021年最新修正案。），发布于2021年2月2日，2021年1月3日生效。（见附件3评估要求），证明AEBS能持续满足性能标准。当前文件为技术文档，法律依据以原始文件。共同分析失败原因，并将报告附于测试记录。：确保AEBS在重复测试中表现稳定可靠。内，额外测试其他车速以验证系统可靠性。（注：失败率按类别独立计算）若任意一次失败，允许。
端到端自动驾驶研究：通过强化学习与世界模型的协同作用向VLA范式演进
最新发布
Soly_kun的博客
06-10 501
端到端自动驾驶研究：通过强化学习与世界模型的协同作用向VLA范式演进
UNECE R157——解读自动驾驶相关标准法规（ALKS）
qq_54556560的博客
06-06 672
联合国《R157法规》为M1类乘用车自动车道保持系统（ALKS）制定全球技术标准，适用于最高60km/h的封闭道路场景。核心内容包括：系统需实现车道保持、自适应巡航及紧急避撞功能；要求驾驶员状态监控与分级预警机制；强制记录22类运行数据；通过型式认证确保生产一致性。该法规首创L3级自动驾驶责任划分框架，但存在场景覆盖有限、人机交互复杂等挑战。作为首个L3自动驾驶国际标准，R157为技术发展和责任认定提供了重要依据，2021年生效后成为行业关键里程碑。
自动驾驶+人形机器人？亚马逊即将测试人形机器人送货
加百力 的技术博客
06-05 449
据报道，亚马逊即将在其旧金山办公室的“人形公园”内测试人形机器人，以取代部分人工配送岗位，削减运营成本；公司还同时在测试Rivian电动货车与机器人的互动，为其主营业务——全球包裹配送——的自动化铺平道路。亚马逊正在悄然布局自动驾驶+人形机器人配送，有望颠覆物流行业格局。据媒体援引知情人士消息，这一内部项目模仿了自动驾驶汽车开发的路径——首先在封闭环境测试，然后才会扩展到公共领域。
51c自动驾驶~合集58
whaosoft~aiotの开发板商城
06-09 1018
在处理超长上下文（如 64K 和 128K）任务时，CCA-LLM 的 EM 得分超越了标准自注意力机制，同时推理速度也显著提升——在 128K 上下文长度下，推理速度达到标准自注意力方法的 7.9 倍，展现出其在高效长文本建模方面的突出优势。b) 树形优势值估计 (Tree-based): 在长思维链场景下，MC 估计的代价很高，团队提出了一种高效的树形估计方法：将采样轨迹组织成树形结构，通过自底向上的奖励聚合计算状态价值（V 值），同一个父节点的子节点形成一个组，在组内计算每个段的优势值。
copilot基于 DeepSeek-R1 思路构建 VLA 自动驾驶强化学习系统
ywfwyht的博客
06-10 315
下面给出一个完整示例代码，结合 DeepSeek‑R1 的技术方法，实现一个端到端的 VLA（视觉＋语言行动）自动驾驶深度强化学习系统。.2f。
nuScenes 数据集及同类型自动驾驶数据集介绍
Tipriest的博客
06-06 1096
这些数据集共同构成了自动驾驶感知研究的宝贵资源，推动着算法和技术的不断进步。研究人员通常会根据自己的具体需求选择合适的数据集，或者在多个数据集上进行评估以验证模型的泛化能力。开发和发布的一个大规模、多模态自动驾驶数据集。它旨在推动自动驾驶领域中计算机视觉和机器人感知技术的发展，特别是在 3D 物体检测、跟踪和运动预测等任务上。nuScenes 是由。
UNECE R79——解读自动驾驶相关标准法规
qq_54556560的博客
06-09 769
UN R79 Rev.5 是车辆转向系统的核心国际法规，强调机械可靠性、电子系统功能安全及ADAS功能的规范化测试。其核心创新点在于整合了新型电子转向技术的要求，同时为未来自动驾驶功能预留框架，但现阶段仍坚持驾驶员对车辆的最终控制权。
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