自动驾驶学习内容索引

文章目录

Tips
00 基础概念
- 001：准确率、精确率、召回率、ROC和AUC
01：自动驾驶专栏
- 1.1 Apollo进阶课程
- 1.2 自动驾驶感知融合专栏
- 1.3 运动规划专题
- 1.4 机器学习十大算法系列
- 1.5：深度学习在线书籍
02：规划控制
- 2.1 动态规划：
- 2.2 二次规划
- - 三级标题
  - - 四级标题
    - - 五级标题
      - 六级标题
03：神经网络与深度学习
- 3.1 一文读懂目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD
- 3.2： BAT机器学习面试1000题系列
04：激光雷达
- 4.1 激光雷达性能参数
- 5.1：定位
6、硬件
- 6.1 UART相关知识总结
- 6.2 SPI、UART、I2C通信的区别与应用

Tips

2023/04/20 本周主要梳理自动驾驶规控算法

00 基础概念

001：准确率、精确率、召回率、ROC和AUC

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/557394098![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/c94dbbcd65404afca229f1aae2b8cbf7.png)

01：自动驾驶专栏

1.1 Apollo进阶课程

https://blog.csdn.net/cg129054036/category_8535146.html

前馈环控制器的主要控制策略有很多种，这里主要介绍三种，分别是Optimal Control（优化控制）、 Adaptive Control（自适应控制）、Robust Control（鲁棒性控制），如图3所示。

1.2 自动驾驶感知融合专栏

https://blog.csdn.net/yuan2520?type=blog

1.3 运动规划专题

[运动规划-自动驾驶] 运动规划专题目录
https://zhuanlan.zhihu.com/p/546884331

在这里插入图片描述

1.4 机器学习十大算法系列

https://blog.csdn.net/v_july_v/category_9261611.html

内容摘要：
强化学习极简入门：通俗理解MDP、DP MC TC和Q学习、策略梯度、PPO
数据挖掘领域十大经典算法初探
从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM
支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）
从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法
概率统计极简入门：通俗理解微积分/期望方差/正态分布前世今生(23修订版)
最大熵模型中的数学推导
Adaboost 算法的原理与推导
从拉普拉斯矩阵说到谱聚类
从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络
通俗理解LDA主题模型
Machine Learning读书会,面试算法讲座,创业活动,算法班(历届汇总)
CNN笔记：通俗理解卷积神经网络
教你从头到尾利用DL学梵高作画：GTX 1070 cuda 8.0 tensorflow gpu版
手把手教你搭建caffe及手写数字识别
如何从零起步学习AI
GAN之父在NIPS 2016上做的报告：两个竞争网络的对抗（含译文下载）
BAT机器学习面试1000题系列
图解CNN：通过100张图一步步理解CNN
一文读懂特征工程
一文通透优化算法：从梯度下降、SGD到牛顿法、共轭梯度(23修订版)
通俗理解kaggle比赛大杀器xgboost
如何通俗理解EM算法
如何从RNN起步，一步一步通俗理解LSTM
如何通俗理解Word2Vec
程序员面试、算法研究、编程艺术、红黑树、机器学习5大系列集锦
ChatGPT技术原理解析：从RL之PPO算法、RLHF到GPT4、instructGPT

1.5：深度学习在线书籍

zh.d2l.ai
《动手学深度学习》

02：规划控制

2.1 动态规划：

  如果一个问题，可以把所有可能的答案穷举出来，并且穷举出来后，发现存在重叠子问题，就可以考虑使用动态规划。https://blog.csdn.net/u010365819/article/details/121000532穷举分析确定边界找规律，确定最优子结构状态转移方程

2.2 二次规划

https://zhuanlan.zhihu.com/p/595726837
在这里插入图片描述

   https://zhuanlan.zhihu.com/p/527920446一个有n个变数与m个限制的二次规划问题可以用以下的形式描述。首先给定：一个n 维的向量 c一个n × n 维的对称矩阵Q（ 是二次型）一个m × n 维的矩阵A一个m 维的向量 b

三级标题

四级标题

五级标题

六级标题

03：神经网络与深度学习

3.1 一文读懂目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD

https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/80170182?spm=1001.2014.3001.5502

3.2： BAT机器学习面试1000题系列

https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/78121924

04：激光雷达

4.1 激光雷达性能参数

   https://blog.csdn.net/weijimin1/article/details/93512218?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=%E6%BF%80%E5%85%89%E9%9B%B7%E8%BE%BE%E7%9A%84%E6%80%A7%E8%83%BD%E8%A6%81%E6%B1%82&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduweb~default-1-93512218.142^v86^insert_down28v1,239^v2^insert_chatgpt&spm=1018.2226.3001.4187激光雷达的主要性能参数有激光的波长、探测距离、FOV(垂直+水平)、测距精度、角分辨率、出点数、线束、安全等级、输出参数、IP防护等级、功率、供电电压、激光发射方式(机械/固态)、使用寿命等。激光雷达的优势非常明显，其探测的范围更广，且精度更高。但是在极端天气或者烟雾环境下性能大大降低，而且由于其数据采集量大，价格也非常贵。

#05 地图与定位

5.1：定位

PPP-RTK（一），自动驾驶高精定位的“搅局者”

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2NDY3OTExNw==&mid=2247488984&idx=1&sn=76e37d783781eac2854ea6e867110a1c&chksm=eaa9ae7addde276c8eab644b73411fa1f58087bb338e2eaf1fbeeb084eb94ccbce61e30f9465&mpshare=1&scene=1&srcid=0515ge5DZVE2JwnaNfF8k3s1&sharer_sharetime=1684120093910&sharer_shareid=900a0cd48eecd26be522706e5fa862e9&version=4.1.3.6008&platform=win#rd