Skip to content

自动驾驶笔记,以解析各模块知识点、整合行业优秀解决方案进行阐述,以帮助自己及有需要的读者;包含深度学习、deeplearning、无人驾驶、BEV、Transformer、ADAS、CVPR、特斯拉AI DAY、大模型、chatgpt等内容.

License

Notifications You must be signed in to change notification settings

gotonote/Autopilot-Notes

Repository files navigation

🚗 自动驾驶笔记 Autopilot Notes

Stars Forks License Updated

��统性学习自动驾驶技术的开源知识库

📖 在线阅读 | 🚀 快速开始 | 📅 每日前沿 | 📝 参与贡献


📋 仓库简介

随着各大科技公司积极布局,自动驾驶成为新的技术风口。本仓库旨在系统性总结和分享自动驾驶技术方案,帮助开发者从入门到进阶全面掌握相关知识。

✨ 特色

  • 📚 体系完整 - 涵盖基础理论、硬件、算法、工具、实践等 10+ 章节
  • 🔄 每日更新 - 技术日报 每日 9:00 自动推送行业最新动态
  • 🏭 厂商方案 - 深度解析 Tesla、百度 Apollo、华为 ADS、小鹏 XNGP 等主流方案
  • 🛠️ 实战导向 - 包含仿真、部署、优化等工程实践内容
  • 🤝 开源共建 - 欢迎提交 PR,一起完善文档

🚀 快速开始

推荐学习路径

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    自动驾驶学习路线                      │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  阶段1:基础 → 阶段2:硬件 → 阶段3:感知 → 阶段4:定位   │
│     ↓            ↓            ↓            ↓           │
│  阶段5:规划 → 阶段6:控制 → 阶段7:产品 → 阶段8:工具   │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

同步更新

平台 链接
🐙 GitHub github.com/gotonote/Autopilot-Notes
🐱 Gitee gitee.com/gotonote/Autopilot-Notes

📊 内容概览

🎯 自动驾驶分级(SAE)

级别 名称 描述 人类参与
L0 人工驾驶 无自动化 全程
L1 辅助驾驶 单一功能辅助 主要
L2 部分自动驾驶 组合功能辅助 监督
L3 有条件自动驾驶 特定场景自动 待命
L4 高度自动驾驶 大部分场景自动 可选
L5 完全自动驾驶 全场景自动 无需

🏗️ 系统架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    自动驾驶系统架构                      │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐     │
│  │   感知层    │→ │   决策层    │→ │   控制层    │     │
│  │ Perception │  │  Planning  │  │   Control   │     │
│  └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────┘     │
│        │                │                │              │
│   "看到了什么"      "要去哪里"      "怎么去"           │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
  • 感知层:对车辆周边环境进行感知识别,获取环境信息
  • 决策层:解决三个核心问题:"我在哪?我要去哪?我该如何去?"
  • 控制层:保证硬件系统稳定运行在计算好的最佳设定值上

📚 目录结构

📖 点击展开完整目录

1. 基础

|---- 1.1 坐标系
|---- 1.2 参数
|---- 1.3 滤波
|---- 1.4 图像变换
|---- 1.5 三维重建
|---- 1.6 数据集
|---- 1.7 Transformer
|---- 1.8 NLP自然语言处理
|---- 1.9 神经网络结构搜索(NAS)
|---- 1.10 强化学习

|---- 2.1 传感器
|---- 2.2 计算单元
|---- 2.3 辅助单元
|---- 2.4 传感器标定

|---- 3.1 2D目标检测
|---- 3.2 3D目标检测
|---- 3.3 BEV鸟瞰图
|---- 3.4 Occupany Network

|---- 4.1 SLAM基础
|---- 4.2 高精地图
|---- 4.3 多传感器融合定位
|---- 4.4 GNSS-INS组合导航

|---- 5.1 预测
|---- 5.2 路线规划
|---- 5.3 轨迹规划

|---- 6.1 PID控制
|---- 6.2 线性二次调节器(LQR)
|---- 6.3 模型控制预测(MPC)

|---- 7.1 ADAS
|----    |---- 7.1.1 ADAS厂商方案对比
|----    |---- 7.1.2 智驾芯片专题
|---- 7.2 DMS

|---- 8.1 可视化
|---- 8.2 仿真
|    |---- 8.2.1 CARLA仿真 - 安装配置、Python API、传感器配置、场景构建、实战案例
|    |---- 8.2.2 PreScan仿真 - 入门指南、场景构建、传感器配置、Simulink集成
|---- 8.3 TensorRT加速
|---- 8.4 SNPE
|---- 8.5 算法部署 - TensorRT部署详解、ONNX Runtime部署、智驾算法实战案例、BEVFormer部署

|---- 9.1 特斯拉 AI Day2022
|---- 9.2 百度阿波罗 Apollo
|---- 9.3 小马智行 Pony.ai
|---- 9.4 蔚来/小鹏/理想
|---- 9.5 华为 MDC
|---- 9.6 小米汽车

|---- 日报索引
|---- 周报汇总


📅 每日前沿

本仓库每日自动更新自动驾驶行业最新动态:

  • 📰 日报 - 每日 9:00 自动推送 10 条核心价值信息
  • 📊 周报 - 每周日生成技术趋势汇总
  • 🏷️ 标签 - 按公司、技术领域、类型分类

🔗 查看最新日报:ch10_每日前沿


🔥 热门内容

ADAS 厂商方案对比 (2026年2月) 🔥

厂商 方案 算力 特点
华为 ADS 4.1 400+ TOPS 激光雷达融合,L3商用,WEWA世界引擎,VLA大模型,纯视觉方案
小鹏 XNGP 5.3 508 TOPS 城市NOA领先,端到端+VLA 2.0大模型,L3获牌,全国都好用第三阶段
蔚来 NAD 3.0 1016 TOPS 四Orin X,端到端商用,自研芯片神玑NX9031
理想 AD Max 4.0 508 TOPS 家庭定位,MindVLA统一架构,端到端
小马智行 PonyAlpha 7.0 1500+ TOPS L4级自动驾驶,Robotaxi出海8国,UE转正,3000辆目标
小米 XiaomiHAD 3.2 508 TOPS 生态优势,强化学习+世界模型,L3测试中,VLA 2.0研发中
特斯拉 FSD v14 720 TOPS 纯视觉,端到端,取消beta,80亿+英里

📢 行业动态:激光雷达价格下探至300美元时代!禾赛AT512单价299美元,速腾M3降至349美元,2026年渗透率有望突破50%

📢 最新动态:小马智行Q3财报城市级单车盈利转正,Robotaxi覆盖8国;问界系列累计交付突破60万辆,智驾里程超15亿公里;理想AD Pro 4.0行业首个单征程6M城市NOA方案交付;小马智行与丰田签署深化合作,2026年内投放1000台Robotaxi;英伟达Thor芯片量产,极氪001/小鹏G9/比亚迪仰望U8首批搭载

智驾芯片格局 (2026)

厂商 旗舰芯片 算力 工艺
NVIDIA Thor 2000 TOPS 4nm
NVIDIA Orin X 254 TOPS 7nm
华为 MDC 810 400+ TOPS 7nm
地平线 征程6P 560 TOPS 7nm
高通 Snapdragon Flex 600 TOPS 4nm
小米 澎湃C1 508 TOPS 7nm

📢 最新动态:英伟达Thor芯片进入量产阶段,首批搭载车型包括极氪001、小鹏G9、比亚迪仰望U8



📰 每日前沿

每日更新自动驾驶领域最新动态、技术突破和行业新闻:

👉 进入每日前沿 →


🤝 参与贡献

由于作者水平有限,欢迎大家积极提交改进意见

如何贡献

  1. Fork 本仓库
  2. 修改/新增 内容(请遵循文章撰写规范
  3. 提交 PR,描述你的修改内容
  4. 等待审核 合并

贡献者

感谢所有为本项目做出贡献的朋友!

Contributors

📄 许可证

本项目采用 MIT License 开源协议。

⭐ 如果本项目对你有帮助,欢迎 Star 支持!

Stars

About

自动驾驶笔记,以解析各模块知识点、整合行业优秀解决方案进行阐述,以帮助自己及有需要的读者;包含深度学习、deeplearning、无人驾驶、BEV、Transformer、ADAS、CVPR、特斯拉AI DAY、大模型、chatgpt等内容.

Topics

Resources

License

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

 
 
 

Contributors

Languages