系统性学习自动驾驶技术的开源知识库 ｜ 从感知、定位、规划到控制的全栈笔记，每日更新行业前沿
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。
- 📚 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 工作日 19:00 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
工作日 19:00 自动更新，覆盖厂商方案、实战内容、前沿跟踪、产品分析四大方向，7 天前的日报自动归档。
| 日期 | 标题 | 关键词 |
|---|---|---|
| 09-11 | 2026-09-11.md | 端到端大模型、Robotaxi方案、世界模型、自研智驾芯片、纯视觉、激光雷达前装、无人重卡、通用自动驾驶平台、Tier1方案、L3冗余、多传感器融合、数据闭环、车规芯片、厂商合作 |
| 09-10 | 2026-09-10.md | 量产智驾、OTA全量推送、VLA上车、车位到车位、图灵芯片、Drive Thor、征程6P、纯固态激光雷达、Robotaxi、萝卜快跑、小马智行第七代、Waymo Ojai、Cybercab、车规级降本、全无人商业化 |
| 09-09 | 2026-09-09.md | VLA、World Model、端到端、规划大模型、Occupancy Network、影子模式、仿真引擎、生成式AI、合成数据、多模态推理、稀疏注意力、车端算力、模型蒸馏、时空联合规划、自适应巡航学习 |
| 09-08 | 2026-09-08.md | Robotaxi运营、机场接驳、Cybercab、全无人驾驶、夜间雨天、无图智驾、纯视觉、端到端、极端场景、Corner Case、数据闭环、热更新、C-V2X、车路云一体化、山城立交 |
📦 7 天前的日报已自动归档至 archive
🔗 查看完整日报索引与历史归档：ch10_每日前沿
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 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 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
| 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 |
自动驾驶遵循 感知 → 定位 → 预测 → 规划 → 控制 的标准软件栈，执行后经环境反馈形成闭环：
感知 → 定位 → 预测 → 规划 → 控制 → 执行
▲ │
└────────── 环境反馈闭环 ────────┘
| 层级 | 解决的核心问题 | 关键技术 | 对应章节 |
|---|---|---|---|
| 硬件平台 | 看得见 · 算得动 | 相机 · 激光雷达 · 毫米波雷达 · GNSS/IMU · 计算单元 | ch02 硬件 |
| 感知 | 看到了什么 | 2D/3D 目标检测 · BEV · Occupancy Network · 多传感器融合 | ch03 感知 |
| 定位 | 我在哪里 | SLAM · 高精地图 · GNSS-INS 组合导航 | ch04 定位 |
| 预测 | 它要去哪 | 轨迹预测 · 意图预测 | ch05 策略规划 |
| 规划 | 我要怎么走 | 路线规划 · 行为决策 · 轨迹规划 | ch05 策略规划 |
| 控制 | 怎么执行 | PID · LQR · MPC | ch06 控制 |
| 产品落地 | 怎么上车 | ADAS · DMS · 智驾芯片 | ch07 产品 |
💡 支撑能力：ch01 基础（坐标系/滤波/Transformer/强化学习）为算法奠基，ch08 工具（仿真/可视化/部署加速）为工程护航，ch09 厂商方案 提供产业视角。
同时，行业正从模块化走向 端到端 / VLA 大模型 新范式：
模块化：传感器 → 感知 → 定位 → 预测 → 规划 → 控制 → 执行
端到端：传感器 ───────────────────────────→ 控制/执行
VLA： 摄像头/雷达 → 视觉编码器 + 大语言模型推理 + 动作头 → 控制
| 范式 | 结构特点 | 代表方案 |
|---|---|---|
| 模块化 | 多模块解耦，中间表示显式，可解释性高 | 传统方案、Apollo |
| 端到端 | 单一大模型，感知-决策一体，全局优化 | Tesla FSD V13 |
| VLA | 语言模型推理中枢 + 动作头，可交互可解释 | 华为 ADS 4.0 · 理想 MindVLA · Waymo EMMA |
📚 技术详解见 3.5 端到端自动驾驶与VLA
📖 点击展开完整目录
|---- 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. 硬件
|---- 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. 感知
|---- 3.1 2D目标检测
|---- 3.2 3D目标检测
|---- 3.3 BEV鸟瞰图
|---- 3.4 Occupany Network
|---- 3.5 端到端自动驾驶与VLA
4. 定位
|---- 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. 策略规划
|---- 5.1 预测
|---- 5.2 路线规划
|---- 5.3 轨迹规划
6. 控制
|---- 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. 产品
|---- 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. 工具
|---- 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. 厂商方案
|---- 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
10. 每日前沿
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