說一說Python與無人駕駛那些事
上周，美國亞利桑那州發生了第一起無人駕駛撞人致死案件，將無人駕駛汽車再一次推上了風口浪尖。「到底該不該發展無人駕駛」也再次成為了熱議話題的中心。
無人駕駛作為一項新興技術，就像一個剛學走路的孩子，必然少不了磕磕碰碰。事實上，在過去幾年的時間裡，Google、Tesla、Uber 等無人車先驅企業都遇到過無人車事故，只是沒有傷人而已。
可見技術早期發生事故是常態，我們對無人車的批判，就像一個多世紀前馬車夫對汽車的恐懼。但是和當年人類駕駛汽車不同，無人駕駛的每次事故都會成為一次教訓，被寫到系統的代碼中，來避免再次發生。所以每一次事故，都會讓無人駕駛的安全性得到顯著提高。
交通事故雖然讓人痛心，但卻會讓無人駕駛愈加安全，可見無人車的普及是無法阻止的大趨勢。
事實上，Google 的無人車 Waymo 在前段時間剛剛宣布，他們的無人車實際路測里程已經達到了
500
萬英里，相當於繞地球赤道跑了200
圈，這個過程沒有發生一起撞人致死的事故，安全性遠超人類駕駛。機器各種敏銳的感測器，遠超人眼的感知範圍；不會累的機器，也不存在疲勞駕駛的危險；在危機關頭，機器不會被情緒左右，能更理性地做出判斷。Google 的數據表明，無人駕駛汽車的舒適性和安全性均超過人類駕駛員平均水平。
無人車的出色表現，得益於無數無人駕駛工程師的努力。而這個迅速發展的行業，還需要更多優秀人才的加入。但是和所有的前沿技術一樣，目前國內外暫未設有無人駕駛的相關專業，大量的人才需求無法被滿足。
如果有一定編程經驗和數學基礎的人，可以選擇自學無人駕駛技術。但作為一個還在探索中的領域，網上的學習資料非常零散，不成體系。遇到問題，也難以及時找到該領域的人幫忙解答，不免灰心喪氣。
向探索無人駕駛領域的領先企業學習，也許是更好的選擇。
Google 在無人車領域已經深耕
10
年，從各種公開數據來看， Google 的無人車 Waymo 在安全性和舒適性上也都遙遙領先。而國內，發布「 Apollo 計劃 」的百度，無疑是無人駕駛的技術先驅者。Google 無人車之父、Udacity 創始人 Sebastian Thrun 很早就意識到，「無人駕駛工程師」這種新興技術驅動出的崗位，將面臨極大的需求缺口。而百度的 Apollo 平台，也急需大量無人駕駛人才來壯大這個生態。
在中國，為了降低學習門檻，提供無人駕駛工程師的培養計劃，Sebastian 和百度也走到了一起，在 Udacity 上發布了「無人駕駛入門」矽谷課程。
只需 Python 或 C++ 基礎，以及代數的基本知識，就能開始和 Google 無人車之父一起學習無人駕駛。
（課程介紹視頻，時長3分鐘）
該納米學位由 Udacity、Baidu 和 Lyft 共同打造。除了 Sebastian 親自授課，更有斯坦福、耶魯、MIT 大牛助力，讓你足不出戶就能享受到矽谷的專業師資與前沿的課程內容。今年 7-9 月，百度 Apollo 還將攜手 Udacity 推出無人駕駛合作課程。
該項目不僅提供體系化的學習內容，還有可寫入簡歷的
名企
實戰項目
等你挑戰。你的項目將由行業專家逐行代碼審閱
，並提供一對一答疑輔導，幫助你及時掃清學習障礙。每個項目還會有通關微信群
，就像和朋友打遊戲，一起比賽做項目更有樂趣。你將挑戰的項目
項目1
快樂之旅
編寫控制模擬車輛的代碼，並通過發送相應指令，控制汽車按照測試軌道行駛。
項目 2
執行矩陣類
你將在這個項目中藉助部分已完成的「矩陣」類，來練習和使用面向對象編程和矩陣數學的技巧。
項目 3
將 Python 轉化成 C++
你將運用編程的知識將課程中的直方圖濾波器 Python 代碼轉換成 C++ 語言。
項目 4
規劃最佳路徑
你將使用數據結構和搜索演算法方面的知識來編寫一種演算法，該演算法將幫助無人車使用地圖和交通信息來查找兩點之間的最佳路徑。
項目 5
圖像分類器
你將從頭開始構建一個圖像分類器。當你完成後，你將有一個演算法，幫助無人車有效地識別 「紅綠燈」。
下面欣賞一下「無人駕駛工程師」納米學位項目學員所做項目，視頻時長一分鐘
人們往往低估前沿科技在 5 年後對社會的改變。
當無人駕駛邁向普及，無數人湧入這個行業的那天到來時，現在就行動的你，早已經站在無人駕駛的風口上，成為高薪搶手人才。
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