用Python“看见未来”：自动驾驶感知系统实战全解析
用Python“看见未来”：自动驾驶感知系统实战全解析
最近自动驾驶话题火得一塌糊涂，说白了，自动驾驶就是让汽车“自己看、自己想、自己走”。今天咱们重点聊聊这“看”的部分——感知系统，以及用Python如何实现一套简单实用的感知模块。
一、自动驾驶感知系统——“眼睛和耳朵”的重要性
自动驾驶的灵魂三大件：感知、决策、执行。
感知系统负责把周围环境“看清楚”：识别前方的车辆、行人、交通标志，判断道路情况。
可以说：
- 感知准确，安全有保障
- 感知弱智，事故随时找上门
感知系统的数据来源非常丰富，包括摄像头（视觉）、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达等。
今天，咱重点聚焦摄像头+Python视觉感知的实战——毕竟Python生态成熟，方便快速迭代。
二、Python在自动驾驶感知中的独特优势
- 丰富的生态：OpenCV、TensorFlow、PyTorch、YO