研究自动驾驶技术的算法需要哪些知识？
12月7日添加：被收录到编辑推荐了。 上一张今晚鼓捣32线的图，多希望我用眼睛能看懂的东西系统也能看的懂。。。（左边是树丛，右边是楼房，前后有别的车） 如果单是研究3D激光雷达的识别算法，能做到实时识别周边环境中某个人的某个手势，应该就算是业内大牛了。 目前很多实时处理结果都是一团一团的：“哇塞这里有一团，是个障碍物吧，躲开它！” 。。。 ========================= 割 ============================================= 首先理顺一下思路。 “算法”一直是一个很值得一提的词汇，包括在课堂上、在办公室里，人们愿意提及算法这个词，因为算法大概是一个博硕研究生刚刚好能够掌握的课题和论文深入程度，是一个工程师刚刚好能够掌握的技术水平和工作量。        实际上，如果需要讨论自动驾驶技术，我觉得应该按照一个从上层到底层的顺序来理一下：        整车体系结构 — 子系统架构 — 控制策略 — 算法 — 代码 所以如果题主想要了解具体涉及哪些算法，有必要从整车体系结构开始。然而自动驾驶车辆的整车体系结构取决于开发者对整车的功能定义，也就是说对于自动驾驶车辆有不同的功能需求，整车的体系结构也有可能不同。比如目前谷歌的技术方案、特斯拉的技术方案、沃尔沃奔驰宝马奥迪的技术方案，实际上整车体系结构并不完全相同。可是如果想详细了解各家的技术方案，实际上非常困难，虽然动辄有人把图贴上来，实际上能了解到的最多是传感器布置，以及核心子系统的架构，整车的电气架构如何、通讯协议如何、各子系统有哪些模块、不同场景工况下有哪些策略，拿出一份不那么详尽的技术方案至少也要三五十页，而且几乎不会公开发布。 回到功能定义上来，谷歌的功能定义和特斯拉的功能定义实际上很不一样，技术思路也不一样。更多人认为谷歌的技术是真正的自动驾驶，实际上谷歌的技术方案是不计成本的，不仅仅是我们能见到的搭载在车上的昂贵的传感器组，还包括谷歌拥有的高精度街景地图和高精度定位，包括谷歌自动驾驶实验室满满一屋子的服务器每天总里程超过300万英里的仿真实验。单拿头顶上的64线激光雷达来说，目前全世界范围内大概只有谷歌的工程师能自信满满地说有成熟的算法来处理其每秒130万个点云数据。 而特斯拉目前的技术方案则更现实也更激进，一个摄像头+一个毫米波雷达加低精度定位就可以实现高速公路自动驾驶，得益于Mobileye先进的EyeQ3芯片技术，Mobileye的机器视觉算法不仅能识别车辆尾部特征还能识别车辆侧面特征，毫米波雷达的识别算法能够排除电磁信号的噪声和畸变，并且能够做到产品化开发，开发难度和技术信心并不低于谷歌的自动驾驶开发（特斯拉的实际道路测试超过2000万英里，谷歌道路测试约500万英里，数字不准确。 12月7日添加：特斯拉这半年来闹得沸沸扬扬，究竟对自动驾驶有何影响，很难说，不过Mobileye不背锅选择分手，未必不是明智的选择，以特斯拉的激进，只有博世这样不怕砸招牌的巨头能陪他玩了。                     回到正题，整车体系结构大致可以分为感知-规划-控制三个核心子系统，具体的电气架构和非核心模块就不细提了。（12月7日添加：这半年来，才发线电气架构与那些非核心模块也会要人命。。。）每个核心子系统还可以细分，可以按照信息流向分为（我自己划分的所以可能不准确）： 数据获取-数据融合-任务规划-路径规划-运动控制-底层执行                     每一个模块都可以再细分，比如数据获取与融合，就可以根据技术方案有3D激光雷达、2D激光雷达、毫米波雷达、视觉传感器、超声波雷达以及（高精度或者低精度）定位，每一个传感器都有相应的策略和算法，不仅限于滤波，还包括时间戳同步、同组传感器阵列数据处理、整体传感器阵列数据融合等等。                     题主是做机器人相关课题的，可能还是对规划和控制比较感兴趣，规划技术也有叫全局路径规划和局部路径规划的，全局路径规划类似于导航软件的功能，局部路径规划有所谓A星算法、预瞄算法等等，而运动控制又要对纵横向的运动控制细分，再往底层到执行机构方面，主动制动驱动系统、主动转向系统都有各自的算法。                     所以题主可能发现了，我的回答并没有提及到底自动驾驶技术包括了哪些算法，甚至我在回答中提到的算法都没有问题描述中多，主要是因为自动驾驶技术是如此复杂，全部罗列出已经涉及到开发架构最低层的算法级别，需要极大的工作量。题主如果只是对个别算法感兴趣的话，可以按照上面列出来整体架构和功能需求再向下细分，查找一些论文来找到自己想了解的算法，或者直接根据策略需求来开发新算法；如果题主真的想把所有算法都列出来的话，建议找找咨询公司询问一下报价，如果真的有公司报价，麻烦请联系我一下，我也有这方面的需求。                     另外还想说一点，知乎毕竟是免费的，知网上能够搜到的一些论文还是很有帮助的，中文论文推荐找一些参加过中国智能车挑战赛的博士生写的学位论文，这种论文论述比较完整，或者直接介绍参赛车辆的论文；英文论文推荐找找斯坦福、MIT、CMU介绍当年参加美国DARPA比赛车的论文，毕竟这些人参加完比赛就被整个团队挖到谷歌、奥迪等公司去了。 12月7日添加：12月13日优达学城会开一门无人驾驶工程师的纳米学位，推荐。不过这个是收费的，略贵，有一个简介的课程：Artificial Intelligence for Robotics，免费，可以一听。                      以上，希望能够有所帮助。