最佳5门自动驾驶课程（2023年）
全球已经见证了人工智能（AI）在各种应用中的影响。AI在交通运输领域催生了自动驾驶车辆（减少或没有人类干预的情况下）的可能性。这些自动驾驶车辆提供令人惊叹的驾驶体验，包括道路安全，特别是在人口稠密的国家。2022年，全球自动驾驶车辆市场达到了1291.6亿美元。
分析师评估其CAGR（复合年增长率）为38.8%。政府正在加强自动驾驶车辆的全球扩张。因此，软件工程师可以赚到钱。因此，需要扎实的培训来确立您在这方面的地位。
自动驾驶车辆中的AI系统具有特殊功能（如环境感知、行为决策、方向规划和移动控制），以进行准确的导航和避开其路径上的其他物体。这些都是开发人员/工程师的创意。因此，本文将为您提供巨大的帮助，我们将审查2023年的最佳5门自动驾驶车辆课程，以获得自动驾驶汽车开发相关技能的立足之地。
目录
- 2023年最佳5门自动驾驶车辆课程
- 自动驾驶简介
- 学习C++
- 自动驾驶汽车工程
- 成为机器人工程师
- 如何成为传感器融合工程师
- 结论
2023年最佳5门自动驾驶车辆课程
启动您在自动驾驶车辆开发领域的职业生涯的最佳5门课程是：
自动驾驶简介
自动驾驶汽车工程师纳米学位课程是由专家团队精心策划的介绍性平台。它使您准备进入自动驾驶车辆领域。这个项目由七门课程和八个基于项目的练习组成，提供全面的理解。由课程开发人员 Cezanne Camacho 和讲师 Andrew Paster 指导，您将在四个月内参加这个全面的项目，每周投入约10小时。
参与要求包括基本的编程技能，良好的代数理解能力以及阅读和修改代码的能力。该计划的内容将引导您掌握几个关键技能，包括：
- 贝叶斯思维。
- 具有矩阵的面向对象编程。
- 线性代数。
- 将Python程序转换为C++。
- 开发准确的C++代码。
- 管理复杂的数据结构。
其他学习目标包括微积分、Python可视化和应用机器语言以促进计算机视觉。为确保您的学习过程顺利，该计划提供专家项目评论和个性化、及时的反馈以及全天候的技术支持，对学习者的问题进行即时回复。
学习C++
在这里，您将学习C++的核心，这是一种高性能的编程语言。 C ++是自动驾驶汽车的核心机制。您将在此执行五个项目，最终构建一个多线程交通模拟器，并编写自己的C ++软件。你的导师是讲师 Stephen Welch 和 Andreas Haja ，每周承诺10个小时，为期四个月。
该计划假定参与者对任何编程语言有适度的理解。在整个计划中，您将沉浸在以下方面：
- C ++的核心方面。
- 面向对象编程（OOP）。
- 为面向对象的C ++程序创建模板和资源。
- 部署OOP概念来制作自己的C ++应用程序。
该计划旨在通过提供专家评论和反馈来促进无缝的学习体验。它还提供24/7技术支持，并确保及时回复学习者的问题。
自动驾驶汽车工程
在这个全面的自动驾驶汽车工程中，您将深入研究全球领先的技术团队采用的工业实践。利用深度学习的力量，训练车辆感知和导航其环境。该课程包括五门课程和六个项目，所有这些都旨在为您提供最新的技能。
在Andreas Haja教授和一支由专家工程师和开发人员组成的团队的指导下，您将在五个月的时间内每周投入约10小时的时间。该计划期望参与者具有构建面向对象程序的能力，最好是使用Python或C++，以及对多项式函数、多个矩阵和统计学有牢固的掌握。
在整个计划的过程中，您将会：
- 处理数字图像。
- 构建用于目标检测的神经网络。
- 为3D检测部署传感器融合。
- 将相机与传感器检测集成。
- 使用激光雷达传感器定位模拟汽车。
- 与奔驰车辆智能团队合作。
到计划结束时，您将学会通过油门和转向控制汽车沿着所需轨迹行驶。为确保丰富的学习体验，该计划提供了有关工业实践的实用技巧、全天候技术支持以及由行业专家设计的真实项目。
成为机器人工程师
在这个引人入胜的计划中，您将踏上机器人软件工程的旅程。通过应用ROS框架和C++，您将获得编程机器人进行定位、映射和导航的实际经验。该课程由六个综合课程和五个实践项目组成。
在Sebastian Thrun的指导下，您将在四个月的时间内每周投入10-15个小时的时间深入研究机器人。该计划的先决条件包括熟悉以下内容：
- 基本的Linux命令行。
- 微积分的能力。
- 线性代数。
- 面向对象的编程语言即C++。
该计划始于机器人介绍，您将学习使用工具Gazebo模拟第一个机器人环境。随着您的深入研究，您将使用ROS以模块化和可重用的方式开发机器人。该计划以结合SLAM和导航实现实际规划和导航的方式结束。
如何成为传感器融合工程师
在这里，您将深入研究3D环境感知。这将为您配备探测障碍物并通过融合激光雷达点云准确跟踪目标的技能。该计划分为四个不同的课程，提供了四个实践项目，以深入了解该主题。
在由Andreas Haja、Abdullah Zaidi、Aaron Brown和Stephen Welch等专家教师领导的指导下，您将在四个月的时间内每周投入约10小时的时间。学习之旅始于使用激光雷达数据检测道路上的其他车辆。
随着计划的展开，您将学会：
- 将相机图像投射到3D空间，并与激光雷达数据融合以分类对象。
- 解释雷达信号以检测和跟踪对象。
- 使用卡尔曼滤波器将所有数据融合以跟踪非线性运动。
结论
自动驾驶汽车是有价值的发明，但仍在发展中。交通运输的未来似乎与自动驾驶车辆的发展息息相关。这些技术奇迹利用人工智能和复杂的传感器系统的力量，有可能彻底改变我们的通勤方式，增强安全性和效率，同时减少人为错误。
然而，实现完全自主的未来之路并非没有挑战。立法障碍、伦理考虑、基础设施升级和公众接受度都是需要克服的重大障碍。
