想要做智能驾驶视觉雷达系统需要学习哪些知识

智能驾驶是通过人工智能辅助或代替人进行汽车驾驶行为，它可以弥补人类驾驶员会存在的缺陷。经过大量的研究和发展，智能驾驶所需的各种传感器、计算机的性能和技术等方面取得了极大进步，成本也在逐步降低。

从人工智能和汽车驾驶结合的长远发展角度来看，纯智能的无人驾驶应为未来驾驶的主要方式，即使在当前基于贝叶斯、决策树和人工神经网络等机器学习的方法被运用在无人驾驶的行为识别和行为决策的技术环境下，我们也可以考虑设立专门的行驶路线保证无人驾驶汽车的应用推广。

一、输入：相机+雷达

1.相机
1.1 相机的成像原理
1.2 数字图像处理：去畸变、resize、颜色变换、转柱面、透视变换等
1.3 实现方案及性能分析：opencv、nvmedia

2. 激光雷达
2.1 雷达模块概述
2.2 雷达感知原理
2.3 雷达感知算法概述

二、感知系统任务/目标

1. 目标检测：行人检测、车辆检测、车道线检测、可通行区域检测、多目标跟踪
主要模型介绍分析：Mask R-CNN、Inception v2

2. 目标分类：红绿灯识别、障碍物检测
主要模型介绍分析：AlexNet、VGG、FCN

3. 实例分割：可通行区域检测、障碍物检测、异形物检测
主要模型介绍分析：UNet、SegNet