自动驾驶的“人才需求”
自动驾驶汽车产业,是汽车、新能源、IT通讯、人工智能、交通运输,5个10万亿巨无霸产业的跨界融合体。高度关注可能引起现有投资、人才、技术、产业、规则“归零”的颠覆性技术,前瞻布局新兴产业前沿技术研发,力争实现“弯道超车”。开发移动互联技术、量子信息技术、智能机器人、无人驾驶汽车等发展,开发氢能、燃料电池等新一代能源技术。
美国雇主点评网Glassdoor曾爆出,部分自动驾驶工程师年薪可高达千万美金,美国市场对这个职业的缺口现已高达5,000+。在中国情况更甚,据估算,当前美国自动驾驶从业人数约6万人,中国约2万人。
自动驾驶领域的“3大核心技术”
  • 视觉系统
    处理关键驾驶功能的解决方案, 如行人探测和避免碰撞。
  • 传感器融合
    融合车辆数据,实现更加智能和 安全的决策。
  • 雷达系统
    全面的可扩展雷达解决方案, 以提高驾驶效率和安全性。
自动驾驶工程师“课程大纲”

软硬件相结合 拥有专属小车

化繁为简助你轻松驾驭高科技

第一模块:自动驾驶的前世今生

第一模块:自动驾驶的前世今生
第一节:自动驾驶的概念
第二节:自动驾驶诞生的原因
第三节:自动驾驶的市场概况
第四节:人才紧缺导致自动驾驶发展缓慢
第五节:国内外发展概述
第六节:自动驾驶行业国内外政策概述
第七节:自动驾驶的发展方向
第八节:核心技术讲解(感知识别、决策规划及控制执行)
第九节:奥迪A8自动驾驶技术方案解析
第十节:waymo自动驾驶汽车技术方案解析

第二模块:智能车硬件平台

第二模块:智能车硬件平台
第一节:本章内容概括
第二节:硬件平台概述
第三节:智能车动力系统
第四节:智能车传感系统
第五节:智能车控制系统
第六节:本章内容小结
第七节:智能车组装教程

第三模块:智能车软件开发环境

第三模块:智能车软件开发环境
第一节:本章概述
第二节:操作系统概念及Linux起源
第三节:从Linux内核到Raspbian系统
第四节:在树莓派上编程
第五节:使用SSH/VNC远程工作
第六节:超声波测距原理
第七节:通过GPIO完成超声波测距
第八节:使用PiCamera获得摄像头数据
第九节:用Socket编程实现和PC通信

第四模块:智能车基本控制算法

第四模块:智能车基本控制算法
第一节:本章概述
第二节:速度控制系统的构成、原理及PWM波
第三节:基本的速度控制系统实现方案
第四节:方向控制的实现手段
第五节:舵机导向系统
第六节:差速控制系统
第七节:基本的方法控制系统实现方案
第八节:反馈控制及PID算法及PID算法在智能车上的实现
第九节: PID参数整定
第十节:智能车的(运动模型、路径规划及路径仿真)
第十一节:本章小结

第五模块:场景识别和划分:红绿灯识别

第五模块:场景识别和划分:红绿灯识别
第一节:本章内容概况
第二节:车载摄像头原理及功用
第三节:智能车摄像头
第四节:计算机视觉基础
第五节:Opencv图像处理
第六节:红绿灯识别算法
第七节:本章内容小结

第六模块:场景识别和划分:车道线识别

第六模块:场景识别和划分:车道线识别
第一节:本章内容概况
第二节:摄像头矫正
第三节:车道线识别算法
第四节:基于车道线的路径规划
第五节:本章内容小结

第七模块:障碍物检测及避障

第七模块:障碍物检测及避障
第一节:深度学习与神经网络基础
第二节:卷积神经网络基础
第三节:物体识别原理
第四节:交通标志识别
“资深名师”倾囊相授实战经验
陈翔51CTO高级讲师
KITTCAMP自动驾驶社区合伙人,前沿久星(深圳)体育赛事管理有限公司运营副总监,中国无人驾驶赛车大奖赛(CAIC)组委会成员,无人驾驶工程师系列课程《自动驾驶从智能小车开始》发起人。无人驾驶行业研究员,曾就职于海军某部电磁部队。
任谦51CTO高级讲师
KITTCAMP自动驾驶社区联合创始人&CTO,清华大学软件工程硕士,主修信号与系统,熟练掌握半导体器件相关原理及制作工艺、电路设计,数字逻辑等。曾参与TalkingData公司的数据分析项目,利用智能手机GPS,陀螺仪,加速度传感器,地磁传感器等识别用户当前行为。十分熟悉自动驾驶的相关硬件(包括FPGA,毫米波雷达,激光雷达等硬件的原理和使用)。
付蓉51CTO高级讲师
清华大学电子工程系博士在读,本科就读于北京电子信息工程大学,主修信号与系统专业。熟练掌握模拟电路、数字电路、DSP、随机过程等。现为中科院无人驾驶测试项目参与者。曾参与蒙特利尔理工学院项目,基于差分轮机器人的PID算法设计和参数整定。北航冯如杯交叉学科项目,完成移动式光伏直驱冰箱的平台调试和搭建,负责数字控制和串口屏显示部分,并申请了实用行新型专利。熟练使用MATLAB、VC及一些仿真软件(如VISSIM)。以及keil和STC-ISP、QuartusII和Modelsim、Protel等软件(如GRE 322)
邱国林51CTO高级讲师
清华大学精仪系智能微系统实验室科研工程师,中北大学飞行器制造方向背景。现就职于京东金融某实验室。曾参与驾照OCR项目。曾参与“2017•背景HACKACTHON挑战赛”,获二等奖。信息系统项目管理师(高级)资质。清华大学无人驾驶线下聚会活动意见领袖,对模型算法、深度学习、人工智能有深刻的理解。
胡博强51CTO高级讲师
北京大学生命科学学院博士,曾就职于华为云PAAS部门,现就职于京东某研究所。获第九届无人车挑战赛车道线偏移检测单元第四名、百度AI大赛精彩视频片段检测第二名、“2017•北京HACKATHON挑战赛”二等奖。
代小岱51CTO高级讲师
北京邮电大学计算机科学与技术专业背景,曾就职于momenta,现就职于微软亚洲研究院 (MSRA) 。曾参与项目: 1、Blood Pressure Prediction with Progressive RNN (Transfer Learning / Data Mining @ NLPR, CASIA ) 2、Cross Modality Face Recognition (Transfer Learning / Computer Vision @ MMLab, CUHK ) 3、Lamp Detection ( Computer Vision @ Momenta, Beijing ) 当前研究方向集中在计算机视觉及深度学习的各领域应用,是名无人驾驶爱好者。
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自动驾驶工程师“就业方向”
独创的“教学模式”,铸就行业领先品质
1/随到随学

学员报名之后立马就可以开始学习,无需再等人数够了再开班,每个学员都可以根据自己的时间安排制定自己的学习计划,不会再因为时间不统一落下课。点击查看详情>>

2/4对1辅导

授课老师、助教老师、班主任、就业指导老师4对1的服务模式,学员可以实时在线与授课老师和助教老师1对1沟通问题,就业指导老师会在就业前对学员进行1对1就业指导保证学员进名企拿高薪。点击查看详情>>

3/闯关式学习

我们的课程是闯关式教学,学员需要完成每一关的作业测试及与助教的视频考核,合格之后才能进去到下一个阶段的学习,保证学员是真正学会了,弥补了学员无法参加面授,没人监督而无法保证自制力和持久力,通过作业测试视频考核也可以检验学员的学习效果,让学员知道自己的学习的程度和效果。点击查看详情>>

自动驾驶工程师就业“合作企业”
行业认可度高的“认证证书”
这一次你离自动驾驶工程师
只有一步之遥......