如何開始無人駕駛學習？

又快到年底了，我覺得有必要把自己近一年的無人駕駛學習經歷做一個總結，不僅僅是幫自己，同時也希望能夠幫助更多對無人駕駛感到困惑的同學（當然或許沒有太多幫助）。

我是18年雙十一之後才開始無人駕駛的學習過程，之前瞭解的資訊僅僅侷限於網路上關於自動駕駛等級的介紹，以及一些基本的如汽車底盤，線控卡和感測器的介紹，具體的細節我十竅通了九竅，是一竅不通。當初為何做這個決定？

主要是覺得這麼多優秀的人都在做無人駕駛，那麼我何不跟優秀的人一起做一個未來很有前景的行業呢

。下面開始介紹個人的學習過程。

迷茫期

最初2個月的時間，我對無人駕駛的理解沒有多大改觀，總是圍著門口的無人駕駛車觀察半天，其實也看不出一個所以然來。由於我開始做的都是系統相關的工作，最開始接觸到的就是鐳射點雲，於是在網上找了點雲相關的介紹，一些PCL庫以及鐳射雷達之類，最後在網上把所有鐳射雷達廠家的產品都分析了一遍，也知道了旋轉鐳射雷達和固態鐳射雷達，雖然聊勝於無，也算是對鐳射雷達有了初步的認識。但現在回想起來，這些鐳射雷達廠家都對技術諱莫如深，我曾經嘗試給Velodyne的廠家發郵件，問他們有沒有雨天或者霧天的鐳射雷達資料，以及這塊的benchmark效能和誤差分析，他們直接答覆沒有，或者只是不想告訴我？我覺得對於一個鐳射雷達廠家來說，如果連自己產品的benchmark資料都不清楚，如何能夠保證產品的穩定性呢？也許這些廠家也學習晶片廠家總是守著自己的一些不傳之秘，例如Intel就一直不開放他們的記憶體控制器和training演算法，但這是否有利於行業的發展呢？

這段時間可以稱得上我最迷茫的時期，對單個模組，我沒有太多實踐機會，對整個系統，又感覺太龐大，雖然我到了廬山，但還是不識廬山真面目

。這時候我決定從最基礎的開始，也就是先爭取對無人駕駛各個模組有一個大概的映像，各個模組幹了什麼，有什麼作用，以及它們如何工作起來驅動無人車的。我覺得當初的這個決定很正確，所謂一葉障目不見泰山，我登泰山之前就對泰山的全貌有所瞭解了。比較有幫助的課程是百度和優達學城推出的自動駕駛公開課，雖然很短小，但是對了解無人車的全貌來說非常有幫助。看完之後基本對無人車的各個模組有了初步的瞭解，之後再根據具體的模組深入瞭解，憑著這個方法對無人駕駛產生更深的認識。

現在回想起來，

為什麼現在資訊彙總型的文章都特別受歡迎

，github上的awesome型別的文章的star都特別高。在資訊時代，如果一個新手需要對一門技術大概能入門，自己可能都不知道自己要學習什麼，也不知道哪些資訊好，哪些資訊壞，網上的資源良莠不齊，而且大部分都不夠系統。這時候如果有人給了你一本百科全書，內容詳細，自成體系，當然對你來說如獲至寶，跟著這些資料學習就足夠了。所以我認為迷茫期的時候能夠找到這樣的一份awesome是非常有幫助的，有了這份資料，然後再從簡單的入門級別的資料學起，對整個知識體系有個大概的認識，基本上你就會突破迷茫期了，因為你拿到了整個知識地圖，接下來知道自己要往哪裡走了。

次迷茫期

雖然這時候對無人駕駛有了初步的認識，但對細節還是一無所知。

這時候最關鍵的是自己沒有思考，都是在被動的接受知識，而之後我覺得需要系統的資料來強化下自己對無人駕駛的認識

，“學而不思則罔”學習過程中如果沒有思考，則會對知識感到迷惑。我在這個時候買了2本書，價格100多不算高也不算低，我當時想著要捨得為技術投資。當時的想法沒有錯，這2本書對入門來說非常有幫助，主要的原因是：書中的知識很系統；加入了方案的優劣對比；能接觸到一些新的知識。看完這2本書，基本上對目前各個模組的現有方案都有了瞭解，最重要的是對為什麼這麼做也有了瞭解。這段時間我也寫了一些入門級的模組介紹，比如“定位思考”，“高精度地圖製作”，“規劃控制模組簡介”等，結合自己的思考對各個模組做了一些總結。如果能做到這樣，基本上對無人駕駛的理解可能比大部分人都好了。

《無人駕駛原理與實踐》

《無人駕駛：人工智慧如何顛覆汽車》

成長期

可以說，經過上述的過程，雖然已經對無人駕駛比較熟悉了，但是心裡還是沒底，因為沒有實踐的學習往往都是空中樓閣。如果只是停留在字面的理解和方案分析上，還是不夠的。這時候我一直在思考，我究竟該如何去學習呢？如何能夠保證對各個模組瞭如指掌呢？如果現在給我一輛車，我能不能把它跑起來？

在一系列的問題之下，我選擇去了解原始碼

，之前我解決問題，往往會事先分析下可能的原因，然後再針對性的查詢問題，而有一個同事總是讓我直接看原始碼。其實至今我都對這2種方法都認可，從短期來看，對簡單的問題我的方法可能可以更快的解決問題，而從長期來看，看原始碼可以解決更復雜的問題，雖然看原始碼短期內效果不明顯，長期來看對整個系統的收益更大。於是決定開始分析apollo的原始碼，現在看起來這個學習方法非常好，短期內我分析了定位和地圖模組的原始碼，長期又分析了planning，routing，以及cyber模組的原始碼，可以看到我是從一些簡單的模組開始，逐步過度到比較複雜的模組，中途也參考了很多優秀的部落格。這裡需要說明下，看模組之前一定要先知道模組的功能是什麼，輸入是什麼，輸出是什麼？帶著問題去看，雖然第一遍的時候會有很多疑惑，硬著頭皮看完，過一段時間後再去看原來的分析，發現有對的也有錯的，我後面又重新看了下定位和地圖模組之前的分析，發現有很多分析的很仔細的地方，現在反而遺漏了，也發現一些有錯誤的地方，又改正了過來，也就是說學而時習之，多看幾遍，對模組的理解就會加深。

其中有些模組看不懂的時候也要講究方法，

看routing模組的業務時有些函式看不懂，透過看測試用例看懂了

。看程式碼之前可以先了解類的資料結構，瞭解函式的功能就行了，不需要每個函式都深入細節，

藉助流程圖輔助

，瞭解整個模組的流程。

邊看邊寫總結也是很好的方式

，有的時候看似機械式的總結，逐行分析程式碼，分析、分析著反而更清晰了。在這一段時間我寫了apollo原始碼分析系列，目前還有少部分沒有完成，但是整理起來的輸出已經很可觀了。

這段時期我建議還是從原始碼開始，原始碼是理解細節的最好方式，也是最直接的方式。

精進期

如果上述的過程完成大半，對無人駕駛的來說，你已經基本合格了。但是如果滿足於現狀我覺得還不夠，

因為這個行業還不太成熟，需要不斷的創新，並且隨時可能出現新的技術，需要不斷的學習

。這段時間我反覆思考了一下我能夠做什麼？我接著能夠從哪些方面來突破？以前都是做工程方面的工作，很少需要看論文，現在反而覺得看論文也是很好的學習方式。這之前我就對DARPA很感興趣，類似於朝聖，我希望從最開始的挑戰賽中學習，也因此看了一下比較出名的2篇論文《Autonomous Driving in Urban Environments： Boss and the Urban Challenge》、《Junior： The Stanford Entry in the Urban Challenge》。可以看到之前的技術棧大部分都繼承下來了，除了深度學習的部分是目前新興的技術。