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Py学习  »  Python

说一说Python与无人驾驶那些事

机器学习算法与Python学习 • 6 年前 • 386 次点击  

上周,美国亚利桑那州发生了第一起无人驾驶撞人致死案件,将无人驾驶汽车再一次推上了风口浪尖。“到底该不该发展无人驾驶”也再次成为了热议话题的中心。


无人驾驶作为一项新兴技术,就像一个刚学走路的孩子,必然少不了磕磕碰碰。事实上,在过去几年的时间里,Google、Tesla、Uber 等无人车先驱企业都遇到过无人车事故,只是没有伤人而已。


可见技术早期发生事故是常态,我们对无人车的批判,就像一个多世纪前马车夫对汽车的恐惧。但是和当年人类驾驶汽车不同,无人驾驶的每次事故都会成为一次教训,被写到系统的代码中,来避免再次发生。所以每一次事故,都会让无人驾驶的安全性得到显著提高。



交通事故虽然让人痛心,但却会让无人驾驶愈加安全,可见无人车的普及是无法阻止的大趋势。


事实上,Google 的无人车 Waymo 在前段时间刚刚宣布,他们的无人车实际路测里程已经达到了 500 万英里,相当于绕地球赤道跑了 200 圈,这个过程没有发生一起撞人致死的事故,安全性远超人类驾驶。


机器各种敏锐的传感器,远超人眼的感知范围;不会累的机器,也不存在疲劳驾驶的危险;在危机关头,机器不会被情绪左右,能更理性地做出判断。Google 的数据表明,无人驾驶汽车的舒适性和安全性均超过人类驾驶员平均水平。


无人车的出色表现,得益于无数无人驾驶工程师的努力。而这个迅速发展的行业,还需要更多优秀人才的加入。但是和所有的前沿技术一样,目前国内外暂未设有无人驾驶的相关专业,大量的人才需求无法被满足。



如果有一定编程经验和数学基础的人,可以选择自学无人驾驶技术。但作为一个还在探索中的领域,网上的学习资料非常零散,不成体系。遇到问题,也难以及时找到该领域的人帮忙解答,不免灰心丧气。


向探索无人驾驶领域的领先企业学习,也许是更好的选择。


Google 在无人车领域已经深耕 10 年,从各种公开数据来看, Google 的无人车  Waymo 在安全性和舒适性上也都遥遥领先。而国内,发布「 Apollo 计划 」的百度,无疑是无人驾驶的技术先驱者。


Google 无人车之父、Udacity 创始人 Sebastian Thrun 很早就意识到,「无人驾驶工程师」这种新兴技术驱动出的岗位,将面临极大的需求缺口。而百度的 Apollo 平台,也急需大量无人驾驶人才来壮大这个生态。


在中国,为了降低学习门槛,提供无人驾驶工程师的培养计划,Sebastian 和百度也走到了一起,在 Udacity 上发布了「无人驾驶入门」硅谷课程。只需 Python 或 C++ 基础,以及代数的基本知识,就能开始和 Google 无人车之父一起学习无人驾驶。



(课程介绍视频,时长3分钟)


该纳米学位由 Udacity、Baidu 和 Lyft 共同打造。除了 Sebastian 亲自授课,更有斯坦福、耶鲁、MIT 大牛助力,让你足不出户就能享受到硅谷的专业师资与前沿的课程内容。今年 7-9 月,百度 Apollo 还将携手 Udacity 推出无人驾驶合作课程。


该项目不仅提供体系化的学习内容,还有可写入简历的名企实战项目等你挑战。你的项目将由行业专家逐行代码审阅,并提供一对一答疑辅导,帮助你及时扫清学习障碍。每个项目还会有通关微信群,就像和朋友打游戏,一起比赛做项目更有乐趣。


你将挑战的项目


项目1  快乐之旅

编写控制模拟车辆的代码,并通过发送相应指令,控制汽车按照测试轨道行驶。




项目 2  执行矩阵类

你将在这个项目中借助部分已完成的“矩阵”类,来练习和使用面向对象编程和矩阵数学的技巧。


项目 3  将 Python 转化成 C++

你将运用编程的知识将课程中的直方图滤波器 Python 代码转换成 C++ 语言。


项目 4  规划最佳路径

你将使用数据结构和搜索算法方面的知识来编写一种算法,该算法将帮助无人车使用地图和交通信息来查找两点之间的最佳路径。



项目 5  图像分类器

你将从头开始构建一个图像分类器。当你完成后,你将有一个算法,帮助无人车有效地识别 “红绿灯”。


下面欣赏一下「无人驾驶工程师」纳米学位项目学员所做项目,视频时长一分钟



人们往往低估前沿科技在 5 年后对社会的改变。当无人驾驶迈向普及,无数人涌入这个行业的那天到来时,现在就行动的你,早已经站在无人驾驶的风口上,成为高薪抢手人才。




扫码免费试学

无人驾驶入门纳米学位即将开课,距离报名结束还剩1天。部分内容已经提前免费放出。

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