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自动驾驶决策规划-控制方向学习资料总结(附相关资料的链接)_自动驾驶决策规划技术理论与实践pdf

自动驾驶决策规划技术理论与实践pdf

bilibili视频专栏(2023新开)CHH3213


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chhRobotics_CPP学习自动驾驶、控制理论相关仓库(c++实现)
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书籍资料

学习过程中收集到的书籍资料,强烈建议收藏关注!

总的学习路线思维导图

由于博客中无法直接放PDF,所以思维导图的格式都是图片,点击不了里面的链接,因此我将思维导图pdf版放在了GitHub仓库,有需要的自取。

在这里插入图片描述

1. 编程

编程部分我主要聚焦于C++、python、数据结构与算法。

  • python的入门较为简单,因此可以采取即用即学的策略学习。
  • c++语法学习可以跟着黑马程序员的视频学,讲得蛮清楚的,就是不够深入,深入还是得自己看书才行。
  • 学习完基础语法后,便可以借助力扣或者牛客网刷题了,这里建议跟着labuladong或者代码随想录来进行针对性地刷题。这两者刷完后,再借助力扣随机刷题或者按照顺序刷题。
  • 数据结构与算法的学习个人觉得跟着代码随想录或者labuladong的刷题就行,边刷边学,对于不理解的可以再上网查资料。

另外,书籍的选择上,c++系列建议以下面的顺序由浅入深来学习:

  1. C++基础阶段:《C++ Primer Plus》第六版
  2. C++进阶巩固:《C++ Primer 》第五版
  3. C++精通阶段:《Effective C++》《More Effective C++》以及《Effective Modern C++》
  4. C++应用阶段:就在github上找项目练手吧。

另外,这篇文章也给出了更详细的C++学习路线,可根据自身情况酌情选择。

对于C++的学习,一般做项目后都绕不开CMake的使用,CMake的教程可以参考这位博主的文章以及这个资料

2. 机器学习

机器学习模块首先需要掌握机器学习和深度学习的基础知识,会搭建神经网络(pytorch/tensorflow);
进一步地,就是根据自身来选择方向了,比如CV,NLP,RL等。
我自己的话因为研究方向涉及RL,所以需要掌握强化学习的基础知识和理论,会应用强化学习解决工程项目。

下面是我学习强化学习过程中总结的思维导图:

RL

3. 自动驾驶

自动驾驶包括了感知、定位、决策规划、控制等几大块。我主要聚焦于决策规划和控制。下面是我学习过程中的总结的一些资料。

在这里插入图片描述

4. 额外的辅助技能(工具)

vim、docker、git等的掌握。

任何的工具的使用都是为了能够更加方便地做事!

最后,也附上我的浏览器书签链接(html格式),里面基本是相关资料的链接,希望能够给有需要的人带来帮助。

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