

课程内容
01.全球首个无人驾驶真车实训基地
你将奔赴“中国数谷”大数据之城贵阳市,参加由 Udaicty 携手 Pix 和 Tier IV 参与的全球首个无人驾驶真车实训营,从 0 到 1 完成真正的无人车项目实战,同时实训中将可以体验当地特色美食,实训结束后可体验多彩贵州。
03.资深导师亲授,与志同道合的队友并肩作战
你将获得全球首个开源算法 Autoware 软件开发和运营者 —— 名古屋大学教授 Alexander Carballo Segura 在线亲授的全方位知识,他将带来全球无人驾驶领域最新发展动态及 Autoware 未来发展方向的深度解析和倾心解答。同时你将充分了解队友所长,资源最优化自由组队,与来自五湖四海的队友共同克服每一环节带来的挑战。
05.量身定制额外挑战项目
实训之后,你将会接受来自实训基地量身定制的挑战项目,其中包含了红绿灯识别同时还包括必须使用 Autoware 高级路径规划才能完成的秘密挑战,通过实战的方式将所学知识运用到现实工程开发中,深入自动驾驶软件内核加装适合自己的自动驾驶控制模块。
02.亲手完成第一个真车实践项目
你将掌握从机器部署到数据收集,从训练模型到实际检测的所有内容,亲手在真实车辆上测试和完善它们,完成自己的第一个真车挑战项目 —— 自动驾驶汽车红绿灯识别。
04.线上课程与线下实践的完美结合
你将运用从 Udacity 线上课程中掌握的项目经验,结合线下 PIX 提供的高级自动驾驶车辆以及其他外围硬件,来自全球优秀传感器供应商如 Velodyne 等激光雷达制造商提供的硬件,将资深导师们的讲解和操作精心重现,全方位掌握无人车所需的每一项技能。
Autoware
理论学习和实践操作
包含:传感器融合,创建高精度地图,定位,障碍物检测,路径跟随,信号检测,路径生成,路径规划,车辆控制等。
Autoware 是世界上第一款用于自动驾驶汽车的“一体化”开源软件。Autoware 的功能主要适用于现代城市,但也可以涵盖公路,高速公路,中美洲地区和地理围栏区域。
Autoware 提供丰富的自驱动模块,包括传感,计算和驱动功能。关键词包括本地化,制图,物体检测和跟踪,交通灯识别,任务和运动规划,轨迹生成,车道检测和选择,车辆控制,传感器融合,摄像机,激光雷达,雷达,深度学习,基于规则的系统,连接导航,记录,虚拟现实等。
硬件支持
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PIX 无人驾驶提供的移动服务空间体验学习
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全套传感器 ⸺ 激光雷达,工业摄像头,GPS 惯导,毫米波雷达等
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各种工业 CNC 加工设备
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金属 3D 打印系统
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培训场地、测试道路及设置、应用场景
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线控、车辆改装、赛车赛事
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5台无人驾驶线控开发平台车辆



实训场地
贵州科学城/PIX 无人驾驶工厂
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5000 平方米场地
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工业园区测试基地

测试场地
贵阳市国家高新区沙文园区
贵州科学城内部以及科学城外围市政道路约1平方公里区域

GUIYANG,
CHINA
导师
日程安排
DAY 1
9:30 AM - 12:00 PM
• 无人驾驶实训基地综合介绍
• 实训任务、目标与每日实训内容概览
• 名古屋大学教授Alex Carballo对自动驾驶新技术以及Autoware的在线分享会
• 新生会:认识你的小伙伴,分组
• 实训安全课程
13:30 PM - 18:00 PM
• 上机实操
安装Autoware、ROS和驱动相关硬件
采集红绿灯识别训练数据(<1000张)
配置相关文件以及打标签
真车测试红绿灯检测输出结果
• 今日总结与学习交流
DAY 3
9:30 AM - 12:00 PM
• Autoware演示操作与功能讲解(高级路径规划部分)
13:30 PM - 18:00 PM
• 上机操作
使用Autoware工具绘制实训基地高精度地图
使用Autoware高级路径规划实现避障功能
调试功能参数,提高避让效果
• 今日总结与学习心得交流
DAY 5
9:30 AM - 12:00 PM
• 实战测评
13:30 PM - 18:00 PM
• 团队之间分享&展示 DIY 成果
18:00 PM - 21:00 PM
• 庆功晚宴:与同学、导师一起庆祝你在实训期间取得的进步与成果!
DAY 2
9:30 AM - 12:00 PM
• Autoware演示操作与功能讲解(数据采集、建图与初级路径规划)
13:30 PM - 18:00 PM
• 上机实操
利用Autoware采集训练基地激光雷达点云数据
利用Autoware创建三维点云地图
利用Autoware进行初级路径规划
• 今日总结与学习交流
DAY 4
9:30 AM - 12:00 PM
• 红绿灯识别代码的移植与优化演示讲解
13:30 PM - 18:00 PM
• 上机操作
将红绿灯部分代码与Autoware结合(移植)
测试自动驾驶下红绿灯识别与控制启停效果
优化红绿灯控制代码
• 今日总结与学习心得交流
为什么实训

无人驾驶是高度结合软硬件的领域,
算法需在真车和真实道路上进行实践。
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全球无人驾驶人才需求缺口达10万+, 全能型开发人才仅占比 10%;
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将算法运营于实际硬件与车辆上, 可以成倍的帮助工程师高效提升开发能力;
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万亿级别市场需求,10000+家初创公司, 1000+传统车企,在争夺10000名稀缺的无人驾驶高精人才;
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在这个高度依赖测试与数据的行业,全球的无人驾驶测试场地仅30+,且门槛极高
他们说
“我觉得(建立实训基地)这是一个非常好的idea ,学完课程之后工程师肯定更把这些都实现。”
李泽鹏
“这里的硬件很齐全。作为第一批学员来参加培训真的很荣幸。希望 PIX 无人驾驶实训基地办得越来越好。”
工程师的经历与反馈
”
“我觉得(建立实训基地)这个概念很好。从业者也好。爱好者也好,他们非常缺乏从线上代码到实践的过程,这是成为一个无人驾驶工程师所必备的一个环节。”
肖思俊
江浩
“很荣幸被挑选来参加这次 PIX、Udacity、TierIV 联合组织的无人驾驶线下实训。这个项目为期五天,现在是第五天了,最后一天。现在正在开一个 Party。”
“五天下来后,我跟我的队友从写代码到用软件,最后到实车的硬件配置以及实车调试整个的流程我们都完成了,虽然过程中遇到了很多问题、难题,但大家相互合作解决了。所以我感觉这五天的经历是蛮印象深刻的,收获很多。”
杨清华
于伸庭
喻川
PIX无人驾驶
创始人&CEO
“我们在做 PIX 项目的时候,一开始碰到的最大的问题就是缺少工程师,因为这是一全新的产业、新的领域。传统高等教育里面其实是没有这门学科的,很多工程师进入无人驾驶行业都是从其他领域转行过来的,比如做机器人、自动化、图像搜索、人工智能等等这样的方向。这些学科转到无人驾驶有一个最大的问题是他们对车辆、整车的控制非常不了解,而且也没有把算法在整车上运行的经验。所以我们可以通过实训基地弥补工程师缺少实训的这个环节。”
“到目前为止,世界上这样的地方都很少。无论研究员还是工程师的教育,大学教学都限定于特定领域,如仅限于机器人或仅限车辆控制,能够整合所有技术并能够将其部署到车上,这样的地方挺少的。PIX 提出在真车上做到这些,是挺好的想法,所以我觉得实训基地不仅会在中国产生影响,也会引起世界范围的关注,全球的工程师将会申请来到这里学习。我认为这是颠覆性的,PIX 独特理念是将工程师置于真实场景中,将人们置于汽车中并能够实际控制汽车。”
Alexander Carballo Segura
Tier IV 高级研究顾问/
名古屋大学教授
熊尚文
Udacity大中华区总经理
“面对500万的 AI 人才缺口,仅仅加强传统教育是远远不够的。我们与 Pix 和Tier IV 联手打造无人驾驶实训基地,正是希望为学员提供一个相对真实的环境,让他们将算法运用于实际硬件与真实车辆上,快速、高效地提升实际开发能力;为贵阳、中国乃至全球市场输出稀缺、宝贵的 AI 技术人才资源。”