研究自动驾驶技术的算法需要哪些知识？
泻药。。 前面 已经说了很多了，我也算关注自动驾驶已久，简单说说自己的看法吧。 自动驾驶是一个说小可小说大可大的topic，很久以前Stanford就已经拿mlp做end to end的自动驾驶了。当然那是个很粗糙的实现。近年也有不少end to end的工作，比如George Hotz的那套，NVIDIA那套，好像特斯拉也是吧。。。如果说要实现一个还“ok”的自动驾驶系统，学好cnn就够咯。 然而即使end to end的方法能够处理99％的情况，剩下的1%依然会造成大问题。Shashua在最近的几次报告里都说到目前自动驾驶还是有必要依照传统的perception-planning-controlling三步来，这三个subsystem应该就是题主想要的答案了。 再具体下去，perception部分SLAM算是一种解决办法，目前来看视觉辅助激光应该是短期内不会被替代的方案了，另外加上imu, 编码器, GPS等各种外部传感器的信息融合，感知部分基本上可以做到满足需求了。这里要学习的内容就包括计算机视觉，最优估计理论，以及各种传感器本身的特性。 planning部分，可以把它归结为一个搜索问题。就是在地图已知的情况下，可以把地图网格化，让机器人走格子。A*, D*, rrt这些都是常用的了。然而传统的方法在复杂的环境下依然解决的不是很好，解决思路可以参考deepmind最近玩游戏的几篇文章，目前这还属于未解决问题。这里要学习的内容主要常用的搜索算法，以及搜索规模难以控制之后的解决方法。 control部分我了解的不算多，经典的肯定当属PID了，而且在绝大多数情况下PID应该已经可以handle。更先进的方法肯定有，希望有懂的同学可以补充补充吧。按照我导师所说，控制应该算是已经解决的问题了，不需要太多的研究。 至于基础知识模电数电单片机，c语言数据结构算法，微积分线代概率论就必须要有概念了吧。。。不过术业有专攻，每一个方向深究下去还有很多很多需要学的，可以找一个感兴趣的方向深做下去。 还在学习中，欢迎多多交流。