自动驾驶算法工程师 01期
自动驾驶算法工程师 01期是什么资源？
《自动驾驶算法工程师 01期》是一套面向自动驾驶算法方向的系统化实战课程，覆盖从基础认知到核心算法的完整知识体系。课程围绕环境感知、定位、规划、控制等关键模块展开，结合工业实践案例与算法原理进行讲解。内容兼顾理论与工程实现，帮助学习者建立完整的自动驾驶技术框架。适合作为自动驾驶算法工程师的进阶学习与项目实践参考资源。
| 参数 | 详情 |
|---|---|
| 资源格式 | 数字资源 |
| 资源类型 | 技能课程 |
谁需要这份技能课程资源？
适合希望进入或深入自动驾驶行业的算法工程师、计算机视觉工程师及机器人相关从业者使用。对于已经具备Python、C++、深度学习基础，希望系统补齐自动驾驶知识体系的学习者尤其有价值。也适合高校相关专业学生用于课程拓展和项目实践。能够帮助解决知识零散、缺乏工程案例、难以构建完整技术路线等常见痛点。
为什么选择这份技能课程资源？
- 覆盖自动驾驶感知、定位、规划与控制核心知识体系
- 包含大量高清视频、PDF讲义与PPT课件，学习资料完整
- 结合CNN实战及工业级案例，兼顾理论讲解与工程实践
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这份资源包含哪些具体内容？
资源共包含3447个文件，总容量约16.5GB，涵盖完整课程视频、PDF讲义、PPT课件及配套学习资料。课程从《自动驾驶汽车概论》开始，帮助学习者建立行业整体认知，并配有详细PDF教材。随后深入《自动驾驶技术之环境感知传感器》，系统讲解摄像头、激光雷达等感知设备及应用原理。课程还包含《CNN实战》等研讨课程，将深度学习算法与自动驾驶场景相结合，强化工程实践能力。整体内容预计覆盖感知、定位、规划、控制等核心模块，适合循序渐进完成系统学习。
共 3447 个文件，16.5G
└── 自动驾驶算法工程师 01期 (0个文件夹,0个文件)
└── 【开课吧】自动驾驶算法工程师 01期 (0个文件夹,0个文件)
├── 第01章自动驾驶汽车概论 (0个文件夹,0个文件)
│ ├── 自动驾驶汽车概论-开课吧学习中心.mp4 (471.5MB)
│ └── 自动驾驶汽车概论v2.pdf (36.2MB)
├── 第02章自动驾驶技术之环境感知传感器 (0个文件夹,0个文件)
│ ├── 自动驾驶技术之环境感知传感器-开课吧学习中心.mp4 (473.0MB)
│ └── 自动驾驶技术之环境感知传感器.ppt (16.0MB)
├── 第03章研讨课：CNN实战 (0个文件夹,0个文件)
│ └── 研讨课：CNN实战（需打卡）-开课吧学习中心.mp4 (434.6MB)
├── 第04章行业分享主题课（一） (0个文件夹,0个文件)
│ ├── onnx_tensorrt_project (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── 3rdparty (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── include (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── model (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── src (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── tiny_tensorrt_dyn_onnx (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── tiny_tensorrt_onnx (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── x64 (0个文件夹,0个文件)
│ │ └── tiny_tensorrt_onnx.sln (1.1KB)
│ ├── yolov5_annotations (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── .idea (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── __pycache__ (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── data (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── models (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── runs (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── utils (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── .gitignore (3.8KB)
│ │ ├── 2.4.1' (0B)
│ │ ├── CONTRIBUTING.md (4.8KB)
│ │ ├── detect.py (15.5KB)
│ │ ├── Dockerfile (1.7KB)
│ │ ├── export.py (8.4KB)
│ │ ├── hubconf.py (6.0KB)
│ │ ├── LICENSE (34.3KB)
│ │ ├── requirements.txt (703B)
│ │ ├── train.py (47.0KB)
│ │ ├── tutorial.ipynb (384.2KB)
│ │ ├── val.py (25.3KB)
│ │ └── yolov5s.pt (14.1MB)
│ ├── 车规芯片分享-开课吧学习中心.mp4 (275.8MB)
│ ├── coco128.zip (21.1MB)
│ ├── 车载芯片_Final.ppt (4.1MB)
│ ├── onnx_tensorrt_project-o.zip (33.8MB)
│ └── YOLOv5研讨课-开课吧学习中心.mp4 (506.9MB)
├── 第05章基于视觉的自动驾驶汽车环境感知 (0个文件夹,0个文件)
│ ├── SNE-RoadSeg-master-data (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── checkpoints (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── data (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── datasets (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── doc (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── examples (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── models (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── options (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── scripts (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── util (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── Dockerfile (948B)
│ │ ├── LICENSE (1.0KB)
│ │ ├── run_example.py (2.5KB)
│ │ ├── test.py (2.6KB)
│ │ └── train.py (5.9KB)
│ ├── 基于视觉的自动驾驶汽车环境感知（需要打卡）-开课吧学习中心.mp4 (1.0GB)
│ ├── 预习课-立体视觉（不用打卡）-开课吧学习中心.mp4 (477.3MB)
│ └── 自动驾驶-感知之分割-20210814.pdf (12.3MB)
├── 第06章基于点云的自动驾驶汽车环境感知 (0个文件夹,0个文件)
│ ├── 点云物体检测-Louis-v2(1).ppt (25.7MB)
│ ├── 基于点云的自动驾驶汽车环境感知（侧重：分割）-开课吧学习中心.mp4 (1.0GB)
│ ├── 数据集.docx (20.3KB)
│ ├── 行业分享课：基于LiDAR点云的3D物体检测算法-开课吧学习中心.mp4 (373.8MB)
│ ├── 自动驾驶-感知之点云分割-20210821.pdf (26.6MB)
│ └── 自动驾驶环境感知技术-激光.pptx (180.2MB)
├── 第07章自动驾驶技术之多传感器融合 (0个文件夹,0个文件)
│ ├── 第二章-PCL基础-课件.pptx (2.0MB)
│ ├── 第二章-PCL基础欧式聚类.pptx (669.0KB)
│ ├── LiDAR-Obstacle-Detection_nz.zip (17.1MB)
│ ├── python_examples.rar (8.9MB)
│ ├── 研讨课：认识PCL-开课吧学习中心.mp4 (409.9MB)
│ ├── 自动驾驶-感知之多传感器融合-20210829课后.pdf (30.4MB)
│ └── 自动驾驶技术之多传感器融合-开课吧学习中心.mp4 (1.1GB)
├── 第08章自动驾驶技术之多目标跟踪 (0个文件夹,0个文件)
│ ├── 第1节：自动驾驶技术之多目标跟踪.mp4 (994.4MB)
│ └── 自动驾驶-感知之多目标跟踪-20210905课后.pdf (29.5MB)
├── 第09章自动驾驶技术之定位方案 (0个文件夹,0个文件)
│ ├── 多传感器融合定位-代码整理 (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── EKF_code (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── KF_code (0个文件夹,0个文件)
│ │ └── my_ukf.m (3.9KB)
│ ├── 1自动驾驶技术之多传感器融合算法(1).ppt (37.7MB)
│ ├── 第1节：自动驾驶技术之定位方案.mp4 (1.1GB)
│ ├── 第2节：行业分享课：多传感器融合算法.mp4 (463.2MB)
│ └── 自动驾驶week7-自动驾驶技术之定位方案-20210912.pdf (33.1MB)
├── 第10章SLAM之理论基础知识 (0个文件夹,0个文件)
│ ├── 第1节：SLAM之理论基础知识.mp4 (582.9MB)
│ └── SLAM基础理论.pptx (10.2MB)
├── 第11章SLAM之优化方法：滤波优化 (0个文件夹,0个文件)
│ ├── 第1节：SLAM之优化方法：滤波优化.mp4 (680.3MB)
│ ├── 代码工程.rar (91.9MB)
│ ├── SLAM优化之滤波方法ppt.ppt (2.4MB)
│ └── 专栏网址.docx (20.1KB)
├── 第12章SLAM之优化方法 (0个文件夹,0个文件)
│ ├── Bundle_Adjustment.pdf (4.3MB)
│ └── 第1节：SLAM之优化方法.mp4 (473.7MB)
├── 第13章同时定位与地图创建-上 (0个文件夹,0个文件)
│ ├── 第1节：同时定位与地图创建-上.mp4 (537.6MB)
│ ├── Lessons.rar (2.6MB)
│ └── LOAM论文和Ceres代码库.docx (20.1KB)
├── 第14章同时定位与地图创建-下 (0个文件夹,0个文件)
│ ├── A-LOAM (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── A-LOAM-devel (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── A-LOAM学习.ppt (5.2MB)
│ │ └── Ji_LidarMapping_RSS2014_v8.pdf (3.5MB)
│ └── 第1节：同时定位与地图创建-下.mp4 (869.0MB)
├── 第15章自动驾驶技术之路径规划 (0个文件夹,0个文件)
│ ├── 2 path plan (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── .vscode (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── code (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── 2 path plan.ppt (27.6MB)
│ │ ├── A in Action - Artificial Intelligence for Robotics.mp4 (32.2MB)
│ │ ├── Hybrid A Path Planning with Search Visualization.mp4 (2.8MB)
│ │ ├── junior08-hybridAstarPaper.pdf (6.0MB)
│ │ ├── PracticalSearchTechniquesinPathPlanningforAutonomousDriving.pdf (2.7MB)
│ │ ├── reeds-shepp.pdf (2.2MB)
│ │ └── 斯坦福-决策算法.pdf (8.0MB)
│ └── 第1节： 自动驾驶技术之路径规划.mp4 (500.6MB)
├── 第16章自动驾驶技术之横向与纵向控制 (0个文件夹,0个文件)
│ ├── control-课件与资料 (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── 3 control algorithm-课件.pdf (2.1MB)
│ │ ├── 车辆运动学方程.docx (307.2KB)
│ │ ├── 非线性方程线性化.docx (514.0KB)
│ │ ├── 控制code.rar (1.9MB)
│ │ ├── stanley-The Robot that Won the DARPA Grand Challenge.pdf (3.4MB)
│ │ └── 无人驾驶车辆模型预测控制.pdf (53.2MB)
│ └── 第1节：自动驾驶技术之横向与纵向控制.mp4 (491.9MB)
├── 第17章自动驾驶系统集成 (0个文件夹,0个文件)
│ ├── 4 integration (0个文件夹,0个文件)
│ │ ├── 4 integration.pdf (4.2MB)
│ │ ├── ISO-26262-从功能安全的角度对研发过程的管理.pdf (18.3MB)
│ │ └── 自动驾驶系统集成.xmind (92.7KB)
│ └── 第1节：自动驾驶系统集成.mp4 (302.8MB)
└── 目录.png (111.6KB)
如何下载和使用这份资源？
建议按照课程章节顺序学习，先建立自动驾驶整体框架，再逐步深入各核心模块。观看视频课程时同步阅读PDF和PPT资料，有助于理解关键算法原理。完成每个模块后结合开源框架或公开数据集进行实践，加深对工程实现的理解。下载全部资源后建议按章节整理保存，方便后续复习和项目查阅。
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关于自动驾驶算法工程师 01期的常见问题
课程适合零基础学习吗？
课程更适合具备Python、C++、机器学习或深度学习基础的学习者，零基础建议先补充相关编程与数学知识。
资源包含哪些类型的学习资料？
包含高清视频课程、PDF教材、PPT课件以及大量配套学习文件，总计约3447个文件、16.5GB内容。
完成课程后能够掌握哪些能力？
能够系统理解自动驾驶整体技术架构，掌握环境感知、深度学习、定位、规划、控制等核心知识，并具备一定的工程实践能力。
