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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）

CHH3213 2024-07-03 原文

项目仓库

欢迎访问我的Github主页

项目名称说明
chhCpp学习C++仓库
chhRobotics学习自动驾驶、控制理论相关仓库(python实现)
chhRobotics_CPP学习自动驾驶、控制理论相关仓库(c++实现)
chhML 、chh-MachineLearning学习机器学习仓库
chhRL学习强化学习仓库
chhTricks存放一些有意思的tricks

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。

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：

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。

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。

学习资料资料httpsxff0cxff自动驾驶python人工智能c++

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