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这是 Udacity 和百度联合制作的自动驾驶基础课程，介绍了自动驾驶技术的核心组件，以及百度 Apollo 自动驾驶框架。可以大致搞清楚无人驾驶汽车是如何工作的。
- 课程地址：https://cn.udacity.com/course/self-driving-car-fundamentals-featuring-apollo--ud0419
- Apollo 官网：http://apollo.auto/index_cn.html
- Apollo 源码：https://github.com/ApolloAuto/apollo
Perception
感知的 4 个核心任务：检测、分类、跟踪、语义分割。
- 检测：找出物体在环境中的位置，或者不存在。处理过程包括图像输入，预处理，提取特征，分类模型运算。
- 分类：指明对象是什么，打上分类标签。
- 跟踪：随时间的推移观测移动物体。
- 语义分割：将图像中的像素进行不同类别语义的区域划分。
摄像头采集的图像数据，具体对应的是每一个像素点的颜色空间和亮度值，这些用于表示的数值就是图像处理的最底层数据。
雷达和激光雷达采集汽车周边物体与汽车的距离数据，采集对物体靠近汽车这一面的足够多的点具体数据，就形成了“点云”，可用于进一步的分析处理。
机器学习，神经网络，反向反馈，卷积神经网络。
廖杰良 - 2019-04-17