研究自動駕駛技術的演算法需要哪些知識？

1樓：與非網

以自動駕駛為代表的新一代駕乘體驗離我們越來越近了！

在實現新一代駕乘體驗的路徑中，自動駕駛、虛擬中控、智慧型座艙、高畫質影音、高速聯網等新興概念不斷湧現，與之相輔的則是雷射雷達、智慧型感測、融合演算法、人工智慧處理單元等等光芒耀眼的前沿技術。

不過，在我們為此感到歡欣鼓舞的時候，千萬別忘了實現這一切的幕後功臣——低調的高效能儲存！沒有它們，上述這些光芒耀眼的技術將無法實現應用。

（漫畫創作：與非網）

沒錯兒，這些幕後功臣就是 GDDR6、LPDDR5 和 PCIe 6.0 SSD

作為最新的視訊記憶體，GDDR6 具有三高特性：高速、高快取和高頻寬，這些特性不僅可以滿足和自動駕駛相關的圖形影象處理，更重要的是非常適配於融合演算法、人工智慧處理的處理器。

LPDDR5 原本是為移動裝置度身定製的最新一代運存，所以最大特點就是低功耗，而未來汽車的電氣化對於電能需求很高，電能資源寶貴，給車載裝置降低能耗就成了剛需。

至於 PCIe 6.0 SSD，要知道，未來汽車自動化就是要靠大資料計算，汽車大腦就是乙個超級計算中心，而 PCIe 6.0 就是計算機最新的擴充套件匯流排標準（2021 年將正式發布），沒有它，什麼高速網路，不同處理單元之間的融合計算等都無法實現。

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2樓：

我從計算機角度來回答，自動駕駛需要的是主要計算機視覺方向和智慧型決策，這兩可以從當前火熱的深度學習去開始，亦或從傳統的機器學習角度去開展。

3樓：和田棗

5G會加速無人駕駛系統的發展，網速有了，無人駕駛系統能更快的收到地圖路況資訊，甚至將來會出現車與車無人駕駛系統的互聯，就像現在的無人機群飛表演，每一架無人機都有自己的編號，每一架無人機都知道其他編號無人機的位置，這樣在無人機群表演的時候才不會發生混亂和碰撞

4樓：機智子

最重要的提公升很少是源自演算法技術的理解，大多是來自踏實深入的實踐與實際問題的面對解決。自動駕駛本質上是乙個系統問題，系統的各個模組可能會涉及到一些演算法，但直接相關部分也很少超過一半的，更重要的還是系統的可靠性、模組的分工協作、感測器的抽象等。

5樓：郭威

總的是三部分，以自動擋車為例

一感知，看到紅燈，看到綠燈

二規劃，紅燈停，綠燈行

三控制，停:時間短-踩剎車;時間長-換空檔拉手剎行:是否掛d檔，是：踩油門;否：換D檔，踩油門演算法都是圍繞這三件事的

6樓：

probabilistic robotics老老實實啃完這本書估計可以入門。我也想抽空入門，書已經買了。作者之一，也是google自動駕駛負責人，Sebastian Thrun 創立的udacity上有不少相關免費課程。

入門之後再找個方向深入。