最近经常有粉丝问我：做自动驾驶规划算法需要学习哪些技能？学习路线是怎样的？这期视频就来分析一下这个问题。我当年就是靠着这个学习路线成功从机械转行到自动驾驶算法的。首先我们要知道规划模块的技术路线才能有针对性地学习。目前技术路线主要分两种：

·一种是基于规则的规划算法。以百度Apollo为代表，所有算法都是由开发者制定好的规则构成的。

·另一种是基于机器学习的规划算法。以特斯拉为代表从环境感知到车辆行为整个过程中没有具体的规则来约束，是一种端到端的解决方案。目前主流的方案依然是第一种基于规则的。所以本视频也基于第一种方案来分析其对应的学习路线。

·第一是编程相关的技能。规划算法目前主流的编程语言是C++，C++可以分为基础部分和进阶部分。基础部分包括了最基本的语法，进阶部分通常指C++11以上的语法。然后是数据结构与算法也分为基础与进阶。进阶部分需要大量刷题，这边建议全部使用C++来学习。

·第二是工程级别代码的编写。企业开发项目通常会要求写工程级别的代码，能熟练编写这样的工程是我们学C++数据结构与算法的终极目标。

·第三是数学基础。先掌握这些就可以了。需要注意的是向量、微积分、线性代数几乎所有工科都学过，而最优化理论曲线坐标系一些专业可能没学过，代码和数学是一切规划算法的基础务必要打扎实。

·第三是规划算法本身分为决策、全局规划、局部规划。这边列举了目前常用的一些算法，如果你能熟练掌握这些算法的原理并且能够用代码编写出来，那么你已经算是入门了规划算法这个行业了。

·第四是开发工具。包括Linux系统常用命令行的使用、编译环境、开发与仿真环境以及代码管理工具，这些属于应用层面的技能，前面的代码、数学算法再熟练，如果不会用这些工具也不能转化为有效的产品。所以作为一名合格的算法工程师，这些开发工具和环境也必须熟练掌握。

·第五是汽车理论相关基础。我们的规划算法是要交给控制算法去跟踪的，会直接决定了车辆的行驶状态。所以还需要对车辆的运动学、动力学有一定的了解。

·第六是综合项目的训练光有理论基础还不够，需要有实战项目的经历，这样对规划算法的理解才会更深。常见的比较好的开源项目包括Apollo以及ROS2官方社区里的一些项目。

然后是我本人目前正在更新的两门课程，其中跟着代码学Apollo已经推出，而无人小车项目将于不久后推出。这两门课都是照顾到想转行的新手朋友，对入门者和初学者十分友好想学的可以关注我。后续我还会推出更多转行学习自动驾驶的干货。