自动驾驶岗位技术分析
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核心结论
自动驾驶技术是一个复杂的系统，通常分为感知、定位、决策规划、控制 四大模块。从这几份JD可以看出，当前行业的需求高度集中在感知和决策规划，并且对多传感器融合和大模型/AI前沿技术的应用非常看重。
以下是为你梳理的必备知识体系，可以分为四个层次：
第一层：基础基石（所有岗位的硬性要求）
这部分是入场券，无论你选择哪个细分方向，都必须熟练掌握
编程能力
- 语言： Python 是算法开发、原型验证的绝对主流；C++ 是高性能部署、嵌入式系统的核心。两者都必须掌握。
- 深度学习框架： PyTorch 是目前研究和原型的主流，TensorFlow 在工业界部署中仍有应用。必须至少精通其中之一。
数学基础
- 线性代数： 矩阵运算、特征值、SVD等，是理解3D视觉、点云处理、传感器融合的基石。
- 概率论与统计学： 贝叶斯理论、高斯分布、卡尔曼滤波等，是处理不确定性的核心，广泛应用于跟踪、预测、融合算法。
- 微积分与优化： 理解模型训练（梯度下降）、运动模型等的基础。
机器学习/深度学习理论
- 熟练掌握经典的机器学习模型（SVM， 决策树等）和主流的深度学习模型（CNN， RNN， Transformer）。
- 深入理解模型训练、调参、评估的整套流程和方法论。
第二层：核心技术栈（根据方向选择深耕）
你需要根据兴趣和岗位描述，选择一个或多个方向进行深入。
方向A：感知 - 自动驾驶的“眼睛”
这是目前需求最大、最火热的方向。
- 2D计算机视觉：
- 基础： 图像处理（滤波、边缘检测等）、相机模型（内参、外参、畸变）。
- 核心任务： 目标检测（YOLO， Faster R-CNN）、语义/实例分割、车道线检测、关键点检测。
- 3D计算机视觉与视觉感知：
- 核心概念： 深度估计、立体视觉、单目/多目3D检测。
- 前沿技术（重点！）：
- BEV： 将多个相机的2D图像特征转换到鸟瞰图下的统一视角进行3D感知，是当前的主流范式。
- Occupancy： 将3D空间划分为网格，预测每个网格是否被占用，能更好地处理不规则和未知物体。
- 相关模型： Transformer在BEV感知中起到核心作用。
- 激光雷达点云处理：
- 核心任务： 3D点云目标检测（PointPillars, PointRCNN, VoxelNet等）、分割、跟踪。
- 数据处理： 熟悉点云的体素化、特征提取等预处理方法。
- 多传感器融合：
- 核心思想： 融合相机、激光雷达、毫米波雷达的数据，取长补短，获得更可靠、冗余的感知结果。
- 融合层级：
- 前融合： 在数据或特征层面进行融合（如BEVFusion），性能潜力高，技术难度大。
- 后融合： 各自处理后再融合结果，简单可靠，是传统方法。
- 行为预测：
- 预测周围车辆、行人等交通参与者的未来运动轨迹。
- 方法： 基于物理模型、基于深度学习（LSTM, GNN, Transformer）。
方向B：定位与建图 - 自动驾驶的“地图和GPS”
- SLAM： 同时定位与建图，是机器人技术的核心。
- 熟悉激光SLAM（LOAM, Cartographer）和视觉SLAM（ORB-SLAM, VINS）的基本原理和算法。
- 了解多传感器融合定位（融合GNSS, IMU, 轮速计, 激光雷达, 相机）。
- 高精地图： 了解高精地图的要素和作用，以及如何与定位结果匹配。
方向C：决策规划与控制 - 自动驾驶的“大脑”
- 决策规划：
- 传统方法： 基于规则的状态机（如车道保持、跟车、换道），基于搜索的算法（A, D），基于采样的算法（RRT*）。
- 前沿方法： 基于学习的决策规划，使用强化学习、模仿学习等让车辆学会更拟人、更高效的驾驶策略。这是当前的研究热点。
- 运动控制：
- 负责执行规划好的路径，生成油门、刹车、方向盘指令。
- 经典算法： PID控制、模型预测控制（MPC）。
方向D：数据与模型基础设施
- 数据挖掘与自动标注： 利用模型自动生成标注，解决海量数据标注成本高的问题。
- 多任务学习： 一个模型同时完成多个任务（如同时检测2D框、3D框和车道线），提升效率。
- 多模态大模型/AIGC： 将ChatGPT、Stable Diffusion等大模型技术应用于自动驾驶，例如进行场景理解、仿真数据生成、人机交互等，是极具潜力的新方向。
第三层：实践与软技能
- 项目/竞赛经验： JD中反复强调。可以通过Kaggle、天池等平台的自动驾驶相关竞赛，或复现顶级会议（CVPR, ICCV, ECCV, ICRA, IROS）的论文代码来积累。
- 论文阅读与复现能力： 领域发展极快，必须能够快速阅读、理解并实现最新论文的思想。
- 工具链熟悉度： 如Docker环境配置、ROS机器人操作系统、CARLA等仿真平台。
- 沟通与团队协作： 自动驾驶是大型系统工程，需要与不同模块的工程师紧密合作。
给你的学习路径建议
- 打好基础： 牢固掌握第一层的编程、数学和深度学习基础。
- 确定方向： 结合你的专业背景和兴趣，从上述第二层的技术栈中选择一个作为主攻方向。例如，如果你是计算机视觉背景，感知（A） 是首选；如果是机器人/控制背景，定位建图（B） 和决策规划控制（C） 可能更适合。
- “做”中学：
- 主攻感知： 从经典的2D检测项目（如YOLO在COCO数据集上）开始，然后过渡到3D检测（在nuScenes或KITTI数据集上），最后尝试复现一个简单的BEV模型。
- 主攻决策规划： 先在CARLA仿真平台中实现一个基于规则的跟车算法，然后尝试用强化学习训练一个简单的换道模型。
- 建立作品集： 将你的项目代码、实验报告、竞赛成绩整理到GitHub和个人博客上，这在面试时是巨大的加分项。
- 保持前沿： 持续关注顶会论文和行业动态，了解像Occupancy Network， End-to-End Planning， DriveGPT等新技术的发展。
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