自動駕駛資料合集：視頻、書籍與開源項目

來源：深藍前沿教育

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本文為你分享自動駕駛資料合集。

這是2021最新的自動駕駛資料合集，對于正在學習或者計劃入門自動駕駛領域的同學來說，相信會有很大幫助。

課程及公開視頻

一、無人駕駛綜合

1. 百度與Udacity合作免費課程

課程鏈接：

https://apollo.auto/devcenter/coursetable_cn.html

推薦原因：課程通過7小節(jié)概述了自動駕駛的6個核心模塊，即高精度地圖、定位、感知、預測、規(guī)劃、控制，每小節(jié)通過10-15分鐘視頻概述了核心模塊的任務以及方法思想，便于大家對于整個無人駕駛算法建立框架性的認識。

推薦指數(shù)：★★★★★

2. Coursera多倫多大學自動駕駛課程

課程鏈接：

https://www.coursera.org/specializations/self-driving-cars

推薦原因：專項課程分為4部分，依次為自動駕駛介紹、狀態(tài)估計與定位、視覺感知、運動規(guī)劃，每部分4-6個小時。

推薦指數(shù)：★★★★

3. Udacity無人駕駛納米學位

課程鏈接：

https://www.udacity.com/course/self-driving-car-engineer-nanodegree--nd013

推薦原因：課程偏向基礎入門，可以讓大家了解到無人駕駛的各個模塊。2017年之前還是比較推薦的，但目前相比于課程12000元的價格來說，課程性價比太低了。經(jīng)?？吹接腥藛枴皩W過這門課程后是否能直接就業(yè)”，只想說不現(xiàn)實，尤其是在國內。

推薦指數(shù)：★★★

二、 狀態(tài)估計與定位

1. 深藍學院SLAM系列課程

課程包括高翔的視覺SLAM課程以及狀態(tài)估計課程、任乾的多傳感器融合定位、賀一家的VIO課程等。

課程鏈接：

https://www.shenlanxueyuan.com/orientation/slam

推薦原因：深藍的SLAM課程體系建設比較完善，一定程度上提高了國內這個領域的招聘門檻。據(jù)說課程中的內容現(xiàn)在已經(jīng)作為企業(yè)招聘時考察的知識點。

推薦指數(shù)：★★★★★

2. 高翔早期錄制的SLAM課程

課程鏈接：

https://www.bilibili.com/video/BV1JK4y1s7xf

推薦指數(shù)：★★★★

3. 波恩大學Cyrill Stachniss教授的Mobile Sensing And Robotics

課程鏈接：

https://www.ipb.uni-bonn.de/msr2-2021/

推薦原因：Cyrill Stachniss是領域內知名的學者，課程對SLAM進行了全面的介紹。但課程視頻由于口音等問題，難聽懂。

推薦指數(shù)：★★★

三、 環(huán)境感知

1. Udacity Sensor Fusion Engineer納米學位

課程鏈接：

https://www.udacity.com/course/sensor-fusion-engineer-nanodegree--nd313

推薦原因：這應該是市面上第一門融合感知的課程，對于掌握融合感知的框架是非常有幫助的。只不過，課程價格比較高，并且課程中涉及到的內容過于基礎了。

推薦指數(shù)：★★★

2. 三維點云處理

課程鏈接：

https://www.shenlanxueyuan.com/course/347

推薦原因：這門課程應該是市面上第一門三維點云的課程，整體講課思路很清晰，上課期間不僅僅教給大家這樣做，更重要的是會啟發(fā)大家思考為什么。據(jù)我了解，卡爾斯魯厄理工學院(KIT，KITTI數(shù)據(jù)集聯(lián)合發(fā)起院校)有很多中國學生都上過這門課程。不過，課件是英文的，需要大家打印出來做好筆記。

推薦指數(shù)：★★★★

3. 物體檢測與分割

視頻教程特別多，建議B站走一波。

四、 運動規(guī)劃

1. Coursera賓利法尼亞大學Robotics: Computational Motion Planning

課程鏈接：

https://www.coursera.org/learn/robotics-motion-planning

課程推薦：★★★★

2. 深藍學院：移動機器人運動規(guī)劃

課程鏈接：

https://www.shenlanxueyuan.com/course/358

課程推薦：★★★★

書籍

一、綜合

1. 《無人駕駛原理與實踐》

https://item.jd.com/12472531.html

推薦指數(shù)：★★★★

2. 《第一本無人駕駛技術書》

推薦指數(shù)：★★★

3. 《自動駕駛技術概論》

推薦指數(shù)：★★★

二、規(guī)劃

《PLANNING ALGORITHMS》

《Principles of Robot Motion: Theory, Algorithms, and Implementations》

三、定位

1. 《視覺SLAM十四講》

2. 《機器人學中的狀態(tài)估計》

開源項目

一、全棧

1. Apollo - 百度的自動駕駛項目，集成了無人駕駛的各個模塊，值得推薦。但如果深入去讀，會發(fā)現(xiàn)其中一些核心部分并沒有開源出來，比如融合感知模塊核心的tracking部分。

https://github.com/ApolloAuto

2. autoware - 名古屋大學的自動駕駛項目，最早的自動駕駛開源項目之一

https://www.autoware.ai/

二、仿真

1. Udacity- 優(yōu)達學城的自動駕駛仿真平臺

https://github.com/udacity/self-driving-car-sim

2. Carla- Intel和豐田合作的自動駕駛項目

http://carla.org/

3. AirSim- 微軟的仿真平臺，還可以用于無人機

https://github.com/Microsoft/AirSim

4. lgsvl- LG的自動駕駛仿真平臺

https://www.svlsimulator.com/

在資料的整理過程中，參考了多位在KIT從事無人駕駛研究的國內學生的意見，但仍有可能有所遺漏，歡迎大家補充。同時，開源項目部分的內容來自王方浩的自動駕駛學習資料合集。

編輯：于騰凱