自动驾驶实习总结
- 2026-10-25 22:12:59
自动驾驶实习总结
研二，在两家公司自动驾驶部门实习快一年的伪社畜，分享下我的体验
不用纠结去L2还是L4了，我觉得技术上没什么差别，都是差不多的流程。
除了没有加入模型，L4有的L2都要做，只不过L2在很多情况下是需要人手动操作的，驾驶员会在很多个环节给予干预，比如要不要进某个功能？
说到模型，现在基本都是用模型去替代某个小模块，不存在从感知直接贯穿到控制系统的模型，我第一段实习就是所谓的端到端，但还是要用传统的算法做兜底。u1s1，这种还未落地的预研岗，比工程轻松多了…
有好多人问我传统算法都做些什么，我简单总结下：
先根据地图生成全局轨迹（一般都是用A*，虽然学术上有很多乱七八糟的算法但落地的都是A*），然后根据全局routing给下游实时发变道信号，下游决策部分根据变道信号做变道决策，嗯…决策算法很多但一般落地都是基于规则，看看和周围车有无碰撞风险，决定要不要变道。
然后就是planning，在上一步得到的目标车道上，规划出局部路径，最后发给控制去跟踪（planning算法也好多，最经典的em planner，lattice planner还有各种优化算法，论文里应该也看过好多吧）
哦对 这些过程都还依赖一个预测模块，得预测一下周围障碍物的未来轨迹呀是不是，要不然怎么决策要不要变道呢。
这其中穿插各种仿真验证环节，即使在发版之前会经过多个验证流程，但每天实车测试还是会有层出不穷的新问题
#自动驾驶 #实习 #互联网 #研究生
不用纠结去L2还是L4了，我觉得技术上没什么差别，都是差不多的流程。
除了没有加入模型，L4有的L2都要做，只不过L2在很多情况下是需要人手动操作的，驾驶员会在很多个环节给予干预，比如要不要进某个功能？
说到模型，现在基本都是用模型去替代某个小模块，不存在从感知直接贯穿到控制系统的模型，我第一段实习就是所谓的端到端，但还是要用传统的算法做兜底。u1s1，这种还未落地的预研岗，比工程轻松多了…
有好多人问我传统算法都做些什么，我简单总结下：
先根据地图生成全局轨迹（一般都是用A*，虽然学术上有很多乱七八糟的算法但落地的都是A*），然后根据全局routing给下游实时发变道信号，下游决策部分根据变道信号做变道决策，嗯…决策算法很多但一般落地都是基于规则，看看和周围车有无碰撞风险，决定要不要变道。
然后就是planning，在上一步得到的目标车道上，规划出局部路径，最后发给控制去跟踪（planning算法也好多，最经典的em planner，lattice planner还有各种优化算法，论文里应该也看过好多吧）
哦对 这些过程都还依赖一个预测模块，得预测一下周围障碍物的未来轨迹呀是不是，要不然怎么决策要不要变道呢。
这其中穿插各种仿真验证环节，即使在发版之前会经过多个验证流程，但每天实车测试还是会有层出不穷的新问题
#自动驾驶 #实习 #互联网 #研究生
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