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智能网联汽车环境感知算法工程师

/ 掌握企业所需核心技能 /

¥3980.00

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人工智能、科学信息技术的进步,带来了汽车的智能革命,越来越多的车企和上下游企业开始布局自动驾驶汽车领域,随之而来的是大量专业人才的缺口,薪水待遇一路高涨。

最热门的专业吸引最优秀的人才,然而高深的知识体系和稀缺的学习资源,让许多想要涉及转型自动驾驶汽车领域的人才找不到切入点。从哪里获得成体系的课程学习资源? 到哪里寻找好老师带领入门?由此带来一系列的问题和痛点。

为了解决这些问题,由清华大学苏州汽车研究院的资深研发工程师组成的豪华讲师团队为你带来前沿高端、系统完整的自动驾驶汽车研发工程师系列课程。他们是中国智能网联 汽车战略发展路线的制定者,也是工作在智能汽车研发最一线的领军人物。此系列课程选取自动驾驶汽车研发中专注车辆控制的工程师为切入点,由浅入深梳理系统性知识,内容主 要有控制理论算法、CAN网络编程、Simulink建模等核心课程内容,课程选取了车道保持辅助系统(LKA)、V2X之车辆队列协同控制系统的实际工作项目,运用了PID、LQR等控制 算法让学员获得训练。

学完此课程你将得到什么?

  • 技能
    可掌握的核心技能

    1. 能够胜任汽车环境感知算法工程师的岗位,对计算机体系结构有比较深刻的认识,能够开发高性能、实时运行的软件;

    2. 运用卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器等对多传感器信息实现融合;

  • 方法
    可解决的现实问题

    1. 掌握智能汽车传感器的工作原理,能够处理视觉传感器、激光雷达、毫米波雷达、GPS/IMU等信息数据;

    2. 具备激光雷达或视觉的场景分割、目标检测、目标识别、目标跟踪等算法的经验;

    3. 掌握多传感器数据融合处理技术。

  • 前景
    可拥有的职场和未来

    1. 快速发展的未来汽车市场;

    2. 200万智能网联汽车行业岗位空缺;

    3. 20-40万高额年薪;

什么样的人 适合学习此课程?

  • 建议学员专业

    车辆类、自动化类、机械类、电子信息类、计算机类

  • 建议学员基础

    建议学员为拥有0-3年工作经验,从事传感器测试、数据处理,滤波算法相关研发岗转型自动驾驶汽车研发或定岗自动驾驶汽车开发岗位的新任工程师。

  • 建议工具基础

    具备本科阶段的数学基础,熟悉微积分、线性代数、统计与概率论等;另熟练掌握至少一门语言,可以是C++也可以是Python

一流名师带队 企业专家实战

成波 成波

清华大学汽车工程系教授,博士,博士生导师。清华大学苏州汽车研究院院长,清华大学汽车安全与节能国家重点实验室副主任。研究领域:汽车人机工程与舒适性....

赵小川 赵小川

赵小川,博士,研究员,兼任北京理工大学研究生教师、研究生导师;北京市科学技术委员会、北京市自然科学基金委员会、军委科技委项目评审专家,期刊《Ro....

唐宇迪 唐宇迪

唐宇迪,计算机博士,专注于机器学习与计算机视觉领域,深度学习领域一线实战专家。参与多个国家级计算机视觉项目,多年数据领域培训经验,丰富的教学讲解....

谷小丰 谷小丰

腾讯科技产品总监。具有10年的地图数据产品经验。 2014年底带领高德高精地图团队获得亚太地区第一个高精地图商业订单,并于2015年初快速建设完....

多样化学习形式 保障学习效果

  • 专业课程
  • 项目作业
  • 社群互动
  • 直播答疑
  • 专业课程

    技术核心课,夯实你一生受用的基础知识。

    本课程针对智能网联汽车电子控制系统工程师,围绕其工作岗位中的应用场景开发案例,由众多资深专家学者和一线研发工程师带领你掌握企业所需核心技能,跨入智能网联汽车的研发序列。

  • 项目作业

    选取一线工作过程,导师助教全程辅导支持。

    基于真实工作经历而设计的实践项目,帮助学员快速了解岗位职责。学员需下载项目资料,根据资料内容线下完成项目作业,提交上传后,老师将亲自批改作业,并录制视频点评作业,帮助学员理解作业内容,吸收所学知识。

  • 社群互动

    师生互动群组,方便学员学习沟通。

    每一期班次都会设立相应的微信群或QQ群,学员可以在群组中互相讨论各自的学习心得,也能向助教和老师提出学习问题。群组中还会定期分享各种课外扩展阅读和名师直播讯息,扩大学员的知识面。

  • 直播答疑

    校企名师、行业精英面对面分享专业知识。

    为扩展学员知识领域,我们定期邀请名师大咖,直播分享行业知识。学员可以在直播期间向讲师提出学习时遇到的问题,讲师将面对面为你解惑答疑。

15周 全面学习智能网联汽车系统知识

  • 带你全方位了解智能网联汽车概论和车辆电气与电子架构,为从事智能网联汽车专业工作打下坚实基础。

    15+名师直播互动

  • 带你熟悉Python,能使用Python进行编程。

    54+经典项目实战

  • 理解毫米波雷达、激光雷达等传感器工作原理,并能对这些传感器进行滤波与融合数据处理,实现环境感知功能。

    7大精选专业课程

优于行业水平的一对一教学服务

  • 项目式教学内容
    项目式教学内容

    基于真实工作经历而设计的实践项目,帮助学员快速了解岗位职责。学员需下载项目资料,根据资料内容线下完成项目作业,提交上传。

  • 一对一教学服务
    一对一教学服务

    老师将亲自批改每一份作业,并做出点评,帮助学员理解作业内容,吸收所学知识。

  • 大数据分析反馈
    大数据分析反馈

    Online Judge即时反馈,细化到每位学员的大数据学情分析,针对性发现学员问题,解决学员疑点难点;

  • 班主任导学督学
    班主任导学督学

    班主任/助教全程导学督学,不断鞭策你预习、学习、联系和复习,帮你养成好习惯,摆脱拖延困扰,战胜低效;

  • 全天候社群支持
    全天候社群支持

    班级/讨论区24h互动交流,教师/助教及时答疑解惑,学霸分享学习心得,志同道合的小伙伴一起学习进步,成为大佬的路上不再孤单;

  • 线下实训课程强化
    线下实训课程强化

    满足课程结业条件的优秀学员还有机会优先体验参加在清华大学苏州汽车研究院举办的自动驾驶汽车研发工程师线下实训课程。

清华大学苏州汽车研究院与汽车人才研究会品牌背书

完成微专业学习并通过考核后,将颁发清华大学苏州汽车研究院认证的实名制证书,证书支持在线查询与验证。

学有所成 助力就业

顺利拿到结业证书的学员,至少推荐1家企业面试机会

  • 在线学习

  • 结业认证

  • 推荐面试

  • 实习就业

中国汽车人才研究会100+家车企及零部件会员企业

( 排名不分先后 )

靠不靠谱 看看一期智能网联学员们怎么说

  • 张贤/上汽大众

    课程内容干货满满,其中我最喜欢MATLAB这门课程,个人觉得质量最棒。里面的一些小测试、小练习等我觉得很赞,这种语言类工具多动动手确实很好,而且老师还亲自录制视频批改作业,真的很不错。

  • 丁思强/东风集团

    整体来说课程质感不错,相对而言优于一些同类平台。目前我选择的是电子控制方向,个人建议有时间的同学可以配合其他两个方向里的“深度学习”和“传感器”两门课来学习,会使你的学习事半功倍。

  • 沈进通/东风乘用车

    我目前从事的是汽车控制软件开发相关工作,本身做的事情和这门课契合度蛮强,学这门课其实是想充实一下自己。其实我蛮喜欢成波老师对智能网联汽车的讲解,另外每次直播课程内容都很丰富,我几乎每次都参加。

  • 陈亦晨/上汽通用

    为了适应新环境所以才学习了这门课程。因为工作背景和这门课的联系相对薄弱,所以学习来还是有点累的。仇斌老师的底盘课对目前的我来说很有帮助,当然我觉得其他课程对我以后的工作也会有很大的帮助。

了解更多

基础课程
  • 课程1

    智能网联汽车概论

    智能网联汽车概论是帮助研发人员了解智能网联汽车技术基础的入门课程,课程全面介绍了智能化技术、网联化技术、智能汽车传感器、高级驾驶辅助系统等核心知识。

    主要知识点

    发展历程 技术框架 传感器 智能化技术 网联化技术

    查看课程详情>>

  • 课程2

    自动驾驶与高精地图

    本课程详细介绍了自动驾驶与高精地图,对自动驾驶行业目前的发展做简要概括,同时深度解读高精地图,帮助学员了解什么是高精地图,高精地图如何产生的,在目前的发展中高精地图遇到了哪些问题和挑战等等。

    主要知识点

    高精地图的生产 高精地图的作用

    查看课程详情>>

  • 课程3

    汽车电气与电子架构

    本课程讲授了汽车的电气和电子系统架构,并着重介绍了车载网络通讯系统的原理和设计、系统架构设计及自动驾驶设计等几个方面展开。

    主要知识点

    电子电气开发流程 PREEvision工具的介绍及操作演示 Excel2DBC tool CANoe 以太网总线 ISO26262 CAN总线

    查看课程详情>>

  • 课程4

    Python必备基础与数据科学库

    整个系列课程以Python为主导,第一阶段的目标在于快速掌握Python语言。全程代码实战,使用notebook一步步分模块演示Python必备基础功能。

    主要知识点

    Python简介 科学计算库Numpy 数据分析处理库Pandas 绘图库Matplotlib 可视化库Seaborm

    查看课程详情>>

  • 课程5

    传感器应用与感知技术

    课程基于车辆检测与追踪项目帮助学员理解智能汽车传感器特性及工作原理、信号数据特征。介绍视觉传感器、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等传感器基础知识。

    主要知识点

    激光雷达 毫米波雷达 视觉传感器 基于GPS与惯性传感器的无人车导航定位 无人车传感与信息处理系统效能综合评估

    查看课程详情>>

  • 课程6

    常见滤波算法介绍

    本课程将对几大常见的滤波算法进行讲解,对贝叶斯滤波、卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波的原理进行解释和推倒,深入浅出,通俗易懂,为多传感器数据融合算法的开发打下基础。

    主要知识点

    贝叶斯滤波 高斯滤波 卡尔曼滤波 扩展卡尔曼滤波 无迹卡尔曼滤波

    查看课程详情>>

  • 课程7

    基于图像与雷达的数据融合算法

    课程以图像与雷达测距融合项目为例,涵盖图像与雷达信号的空间及时间联合标定、提取车辆兴趣区域、提取车辆水平直线特征和车辆宽度范围等知识。

    主要知识点

    数据融合 传感器的数据处理 摄像头与雷达的数据融合

    查看课程详情>>

获取课程大纲

还有不了解的,看看这里

  • Q:这门微专业有什么先修要求?

    A:本科阶段的数学基础是必须的,你要对微积分、线性代数、统计与概率论有学习基础;另外起码要求熟练掌握一门语言,可以是C、C++也可以是Python;至于专业的要求,智能网联汽车研发要求的是复合型人才,机械工程、车辆工程、电子信息、自动化、计算机类的同学都是可以参与的。

  • Q:我可以从这门微专业获得什么?

    A:通过此微专业,可以学习到开发自动驾驶产品功能需求和技术规范;设计汽车电子系统架构,自动驾驶车辆系统拓扑设计;开发对应自动驾驶系统实现算法;实现汽车电子设备在车辆上的匹配,多传感器融合的开发;整车集成测试、标定等知识。

  • Q:怎样才能获取微专业证书?

    A:在考核合格后,会自动生成微专业证书,你可以在“我的证书”里进行查看和打印事项。汽车学堂还同时提供了证书查阅功能,以满足你验证证书的不时之需。

  • Q:完成这门微专业需要多久?

    A:完成整个微专业的学习大致需要14-16周,在这期间,你需要每周投入9-10个小时的学习时间。掌握一门核心技能是需要刻意练习的,为了你的工程师梦想,和我们的老师一起加油吧!

  • Q:推荐就业的流程是怎样的?

    A:完成微专业并成功通过考核后,我们会有专人和你联系进行简历投递和公司推荐的沟通事项。目前可推荐的公司为中国汽车人才研究会、及智能网联汽车产业创新联盟成员91家汽车科技企业。

  • Q:微专业的考核要求是什么?

    A:每一门课程都有合格与优秀门槛,可能是老师留的大作业,也可能是限时考试。学员需通过所有的考核,方能拿到结业证书。如学员本期未能完成学习或者考试未通过的,享有一次免费重修的机会,重修同享相应学期教学服务。

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